病人被送到急诊室后不久就出现了感染的迹象。因此，中国医科大学附属医院（CMUH）的医生下令进行实验室检测，以确定罪魁祸首。
三天后，他们得到了答案:一种耐药细菌。这种特殊的细菌已经进化得比大多数抗生素都狡猾。这是一个臭名昭著的潜在致命威胁，困扰着世界各地的医院。
CMUH开发的人工智能模型可以在一小时内识别出了这种细菌，而标准的实验室测试需要72小时。
该人工智能模型是CMUH“智能抗菌系统”的关键支柱，该系统于去年部署到临床实践中。从那时起，CMUH的患者死亡率下降了25%，抗生素成本下降了30%，抗生素使用量下降了50%。它已经帮助医生治疗了数千名患者。
医务人员使用智能抗菌系统
CMUH人工智能医学诊断中心主任Kai-Cheng Hsu博士表示，这只是CMUH利用人工智能开创医疗保健新时代的一个例子。
CMUH开发并部署了数百种人工智能算法，托管在微软的Azure云平台上，系统的12家医院每天都在使用这些算法。该团队定制的人工智能模型正在帮助医生诊断癌症和帕金森症等疾病。他们帮助急诊室的工作人员更快地治疗中风和心脏病患者。他们还有助于减轻医生和护士的文书工作负担。
“我们开发的每一个人工智能工具的主要目标都是挽救患者的生命，节省医生的时间，我们的愿景是成为未来人工智能医院的世界级平台提供商，”Hsu博士说。
节省时间，拯救生命
CMUH多年来一直在为人工智能医院奠定基础。2015年，该系统建立了一个大数据中心，可以确保患者数据的隐私，同时为人工智能算法提供训练燃料。两年后，人工智能医学诊断中心成立。
今天，CMUH有10个不同的人工智能诊所。一个由医生和人工智能研究人员组成的跨学科团队每月开会讨论潜在的新项目并审查现有研究的进展。成功验证和测试的模型被整合到临床实践中。迄今为止，该公司的8个人工智能模型已获得台湾食品药品监督管理局的监管批准，另有8个模型已提交审查。
所有这些都是使用Azure机器学习平台开发和部署的。
“Azure是我们数字医疗转型的核心，这个平台让我们能够快速开发新的人工智能工具，将它们部署到诊所，并改善我们医生的日常实践，”CMUH人工智能创新中心主任说道。
人工智能模型通常被整合到医生每天使用的熟悉软件中。有些只需按一下按钮就能部署。例如，医生在为膝盖受伤的病人做核磁共振时，可以点击一个标记为“AI”的按钮，预测半月板撕裂的可能性。这种立竿见影的效果可以避免后续预约的延误，让病人得到更快的治疗。
节省时间往往意味着拯救生命。当涉及到快速识别致命的耐药细菌时，这一点越来越准确。世界卫生组织预测，到2050年，抗生素耐药性导致的死亡人数将超过癌症。
但正如这位耐药细菌患者所发现的那样，标准的实验室方法可能需要三天时间。所以CMUH开发了一个新的模型。它将机器学习与一种常见且简单得多的实验室技术相结合，可以识别不同菌株的分子指纹。数千个临床样本的数据被用于训练该算法，该算法可以在一小时内准确识别六种不同类型的多重耐药细菌。
Hsu说：“对于可能的心脏病发作患者，在等待专家检查心电图时，重症监护可能会被推迟。CMUH开发了一种算法，可以分析心电图，检测心脏病发作的可能性，并向值班专家发送信息进行确认。CMUH急诊室的工作人员已经使用人工智能模型两年了。它将病人到达和接受治疗之间的时间缩短了一半。该算法非常成功，他们决定与一家医疗设备制造商合作，将其作为早期预警系统应用到救护车上。台中市和南投市的消防部门已经使用该系统近一年了。心电图可以在救护车上拍摄，然后上传到云端，人工智能模型可以帮助诊断，并提醒医院的医疗团队为心脏病发作患者做好准备。这可以将症状出现和治疗开始之间的时间从2小时缩短到10分钟。”
Hsu表示并非所有的人工智能模型都如此成功。
CMUH开发了一种算法来预测败血症，这是一种由感染引发的严重疾病。许多脓毒症患者表现出器官衰竭的迹象。当人工智能模型接受训练时，它学会了将这些症状与疾病联系起来。但并不是所有器官衰竭的患者都有败血症。结果，该模型错误地将一些器官衰竭的患者标记为败血症。
Hsu指出，医生总是不得不利用他们拥有的数据做出复杂的决定。人工智能通过对数据提供更深入的见解来帮助支持这些决策，而不是让医学专家来做最好的决定。
基于CMUH的历程，人工智能可以帮助改善医生提供的护理。这就是为什么CMUH希望使用Azure平台广泛共享其人工智能工具。