肾结石（kidney stones）属於尿路结石的一种，虽然微小的肾结石不会引起不适，但逐渐累积後却会造成肾脏发炎与肾功能的损害，如未能及早发现还可能需要动外科手术加以取出。中山大学电机工程学系教授高崇尧与高雄医学大学泌尿部医师陈浩玮带领跨校、跨领域的研究团队，共同合作开发「免开刀人工智慧尿酸结石预测系统」，可精准预测出因尿酸堆积而导致肾结石的患者，并以投药的方式进行治疗、免除手术之苦。研究团队的成果获110年高雄医学大学第十届创业竞赛创业组第一名，并於今（2023）年的「台湾国际医疗暨健康照护展」中展出。
全球罹患肾结石的潜在人口比例高达10％，相当於有6.5亿人面临肾结石带来的各种侵扰，包括剧烈腰痛、血尿、败血症、洗肾等後遗症。肾结石相关的医疗资源也所费不赀，台湾一年健保给付支出高达30亿元。目前肾结石的主要治疗方式是以震波或开刀处理，不过其中有15％的病患为尿酸结石，此成分的结石可藉由吃药溶解排出，不须采取侵入式又昂贵的手术治疗。然而，目前临床上判断患者是否属於尿酸结石非常仰赖医师经验，尚无非侵入式又可靠的诊断工具。
因此，研究团队利用近期最热门的人工智慧（artificial intelligence, AI）破解尿酸结石难以诊断的难题。团队以机器学习（machine learning, ML）的方式建立预测模型，只要输入简单的临床参数，包括患者初诊基本资料、常规尿液与血验检验等八项临床资讯，即可预测肾结石是否属於尿酸结石，准确率接近九成。目前以高雄医学大学附设医院及高雄市立大同医院结石病人作为测试，此软体预测指标AUC（Area Under Curve）为93％。而且AI的分析十分快速，不仅非侵入式，也不须X光影像即可获得诊断结果。依据目前台湾医疗支出的比例计算，如能顺利普及使用，每年将可省下4亿5000万台币的全民健保支出。
「免开刀人工智慧尿酸结石预测系统」提供了简便可靠的办法，在治疗前协助医师区分尿酸结石与其他结石，便於後续对症精准治疗。团队目前已经完成AI模组的系统建置，相关研发成果刊登於国际期刊，并申请台湾与美国专利。未来规划继续进行临床试验、推广参展与法规评估，期望在商转上市後能为肾结石精准治疗提供帮助。
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