早在2022年8月，奇美医院就与新楼医院签订医疗人工智慧合作契约书，要透过导入奇美医院的急诊胸痛与肺炎云端AI病情预测服务，来让新楼医院麻豆新楼医院急诊室使用，减轻急诊医师负担。近2年后的今天，双方揭露执行成果，比如透过AI预测胸痛病人1个月内死亡与心肌梗塞风险，来协助新楼医院急诊室医师更快预测病情变化、提供适当的治疗措施，对资浅的医师特别有帮助。奇美医院认为，这种成功的云端AI分享模式不只缩短城乡医疗数位落差，还可进一步扩大，比如鼓励更多医院贡献各式AI应用服务、甚至发展出医疗AI市集，来提供更多样的医疗服务。

2022年展开合作，胸痛预测AI辅助救助高风险患者

进一步来说，奇美医院自2019年成立AI中心，由刘忠峰教授担任中心主任，来组队打造AI基础建设、导入专业开发平台，发展医疗AI应用。该中心在2023年进一步升级为智慧医疗中心，奇美医院强调，有别于常见的医疗影像AI应用，他们专攻以电子病历为基础的AI预测模型，并联手资讯室将AI成果整合至医院医疗资讯系统（HIS），实际落地于临床诊间，包含奇美医院3院区共采用了30类AI病情预测系统，涵盖急诊、外科、麻醉、加护病房、生殖医学、透析中心、胸腔内科、小儿科等科室。

不过，打造医疗AI成本高昂，不只要有巨量的医疗数据，还要有强大的运算设备和资源。为了让更多医院和病人受惠于医疗AI，奇美医院和新楼医院在2022年签约，要先导入奇美医院自家的急诊胸痛预测AI和肺炎预测AI，来供新楼医院与麻豆新楼医院急诊室使用。就急诊胸痛AI来说，可预测胸痛病人一个月内的死亡和心肌梗塞风险，肺炎预测AI则能预测肺炎患者的呼吸衰竭、败血症或休克和死风险。

不过，由于双方医疗作业有所差异，为了让新楼医院顺利使用这些AI服务，奇美医院调整、优化AI预测模型，并对每个模型提供特征重要性图（SHAP图），来让使用者精确掌握主要影响风险的关键因素。最后，双方在2023年10月成功连线测试「胸痛病人」病情预测功能，也在今年2月成功连线测试「肺炎病人」病情预测功能。他们统计，新楼医院急诊导入奇美医院AI预测系统近3个月以来，整体预测准确性（AUC）约九成，与奇美医院原始模型相近。

系统预测结果画面（上：奇美医院画面；下：新楼医院画面）

就实际案例来说，新楼医院就透过胸痛云端AI病情预测服务，成功救助一名82岁长者。该长者本身患有糖尿病和冠心症，也做过心导管支架，但自行停用心脏药物3年，日前因突发胸痛、呼吸困难至新楼医院急诊就医。当时，她血压偏低、血氧浓度仅有91%且呼吸急促，心电图也呈现陈旧性心肌梗塞，但心肌酵素正常。由于情况复杂棘手，无法确定是否有急性心肌梗塞现象，急诊室因此使用奇美医院的胸痛云端AI预测辅助，发现该患者在1个月内发生心肌梗塞的机率为43.3%、死亡率高达94.64%。经心导管检查后，他们发现左侧主干和前降支动脉严重阻塞，左心室收缩功能只剩30%，因此立即启动紧急心导管手术、及时放置血管支架，恢复患者血流，6天后顺利出院。

要实现共享云端医疗AI，很重要的一点是资安合规。刘忠峰表示，奇美医院和新楼医院长久以来都通过ISO27001 ISMS资讯安全管理系统认证，奇美医院还采用SSL非对称加密机制和JWT技术，来强化传输身份的安全验证。

与此同时，台南新楼医院院长刘启擧表示，自奇美医院的AI预测服务上线后，对急诊室提供实质上帮助，尤其是对资历尚浅的医师。比如，AI可协助他们更快预测病情可能的变化，进而能尽早提供适当的处置措施，提高应变效率和更好地运用医疗资源，新楼医院医护还因此感受医疗AI的好处。

不只要缩小城乡医疗数位落差，还盼进一步扩大发展

奇美医院院长林宏荣指出，奇美医院与新楼医院合作建立安全的AI云端分享机制，是台湾发展医疗AI的重要里程碑。这种成功模式，有机会让医界运用AI来缩小城乡医疗数位落差，实现医疗平权。

他也点出，在这个云端分享平台上，除了奇美医院，也期盼更多医院贡献各式AI应用服务，来让更多医疗机构从平台获得AI辅助，就像是各家优秀的医疗团队进驻偏乡离岛，不仅能提升医院医疗品质，还能帮助降低总体医疗成本。甚至，未来能朝建立医疗AI市集方向思考，亦即透过各家医院合作研发，来提高AI模型适用性与品质、打造更多种类的医疗AI服务，并对各国人民开放使用。