▲台東馬偕重症研究團隊，榮獲內科醫學會研究首獎。（圖／記者楊漢聲翻攝）
記者楊漢聲／台東報導
台東馬偕重症研究團隊再傳佳績，由馬瑞菊督導(第一作者)及心臟內科蘇珉一醫師(通訊作者)合著之論文《運用機器學習於加護病房肝硬化重症病人之死亡預測》，榮獲110年內科學誌優秀論文獎原著類第1名。蘇珉一醫師於12月3日內科醫學會會員大會中，代表研究團隊從學會理事長張上淳手中領取這份榮譽。
身為內科加護病房主任的蘇醫師表示：感謝馬瑞菊督導長期帶領整個護理部對重症相關研究的推動，有品質的改善才有研究的亮點的產出，得獎就是肯定，肯定大家的辛苦與付出。本研究是藉由近年來人工智慧發展的機器學習方式，來預測出肝硬化病人長期之死亡風險，使醫療團隊得以參考並利於快速決策病患未來的醫療方向，研究不僅有創意且對臨床有實質的幫助，贏得內科醫學會評審們一致肯定。
本研究第一作者馬瑞菊督導表示：台東馬偕為台東地區急重症後送醫院，加護病房醫療團隊長期接觸重症病人，目前對肝硬化患者的研究主要集中在加護病房住院中的死亡率。然而肝硬化長年佔據國人十大死因排行榜，病情變化相當快速且難以察覺，其危險與急迫性不可忽略，關於入住加護病房之肝硬化患者其出院後的長期存活結果所知甚少，很難預測哪些患者屬於高風險族群，也尚未有專門評估肝硬化病人長期預後結果的評分系統。
近年人工智慧崛起，學者從中構思出機器學習的概念，其具備高度擴展性與自由度及預測結果的一致性。由於目前仍需要透過人為介入進行調整，如何互補來增加整體醫療準確度，但又能與臨床實際運作相互結合便是本研究的方向。本研究藉由機器學習來預測肝硬化病人長期之死亡風險，藉此尋找潛在危險族群，尤其台東地區民眾對於醫療資訊的取得較為不易，縱使能夠取得，也要付出相較於其他地區更高的花費與時間，因此更需要輔助診斷系統即機器學習來降低醫療資源不對等之情形。
近年來台東馬偕重症研究團隊不斷努力下，除了這次以「運用機器學習於加護病房肝硬化重症病人之死亡預測」榮獲〝110年內科學誌優秀論文獎〞原著類第1名外，過去研究團隊也曾在〝109年內科學誌優秀論文獎〞以「東部區域醫院加護病房不施行心肺復甦術醫囑之流行病學調查」摘取原著類第2名、2019年則代表醫院以「介入SDM 提升加護病房末期病人撤除氣管內管簽署率」參加第14屆環台醫療策略聯盟醫療品質成果競賽得到「金獎」、2017年在台灣急診醫學會主辦之冬季學術研討會中獲得口頭發表第2名。
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