台灣醫療與生命科學2021–2022三軍總醫院（國防醫學院）
針對高死亡風險住院患者的 AI 心電圖警示
台灣兩家醫院的 AI 心電圖警示隨機試驗顯示，90 天死亡率為 3.6%，常規照護組為 4.3%
問題
忙碌病房中的醫師可能未能及時察覺病情即將惡化的患者。許多住院患者會接受心電圖檢查，但其中顯示高死亡風險的徵兆，難以單憑目視辨識。
做法
台北三軍總醫院研究人員以逾 45 萬份心電圖訓練神經網路，並以全死因死亡作為標籤。系統將患者標記為高風險時，便向主治醫師的智慧型手機發送警示，附上心電圖與預測結果連結。2021 年 12 月 15 日至 2022 年 4 月 30 日，共 15,965 名患者隨機分組，8,001 人進入警示組，7,964 人接受常規照護，追蹤至 2022 年 7 月 31 日。系統未改變標準治療規範。
主要數據
3.6% vs 4.3%經同儕審查的經濟分析所報告之試驗結果：AI 警示組與常規照護組的 90 天死亡率
15,965試驗中隨機分組的患者人數
-17%全體試驗患者 90 天全死因死亡率的相對降幅
-31%預先指定的高風險心電圖次群體中，患者死亡的相對降幅
啟示
隨機試驗中，被模型標記為高風險的患者，死亡率降幅較大。同一試驗後續的成本分析發現，警示組 90 天成本較高，每避免一例死亡所需成本的信賴區間跨越零。
分類
來源
來源摘要
[1]npj Digital Medicine2025年6月11日
研究人員分析三軍總醫院這項納入 15,965 名隨機分組患者的試驗成本。研究報告，AI 心電圖警示組 90 天死亡率為 3.6%，常規照護組為 4.3%。研究也指出，90 天內每名患者增加 402 美元成本，每避免一例死亡所需成本的不確定性範圍包含負值。
[2]Ground Truths (Eric Topol)2024年4月29日
醫師暨研究人員 Eric Topol 介紹當月發表於《Nature Medicine》的試驗，涵蓋台灣兩家醫院近 1.6 萬名患者。他表示，90 天全死因死亡率降低 17%，預先指定的高風險心電圖次群體死亡率則降低 31%。
詳細內容請參閱原始資料。
收錄日期 2026年10月25日 · 更新日期 2026年10月25日
