【遠程醫療科技。監測心臟病】心臟病防不勝防 出院病人遠程管理平台閉環監察病情 助找出高危病人 減低心臟病復發或中風風險
【明報專訊】香港遠程醫療科技發展，一直未普及，直至爆發新冠疫情，不少人才初嘗遙距求醫配藥。然而，遠程醫療科技豈止於此！有沒有想過，透過雲端、大數據和人工智能為心臟病人每天監測病情，揪出復發風險？
心肌梗塞復發率高，但香港公立醫院病人輪候隊伍極長，病人可能數月至半年才覆診一次，難以密切監察病情。香港大學內科學系心臟科聯同本地初創公司，研發遠程醫療管理平台，病人只要有兩機在手——手提電話和手提式心電圖儀器，每天上載健康數據，系統就能為病人「診斷」，找出高危病人通知醫生，大大減低心臟病復發或中風風險。
衛生防護中心數據顯示，2020年心臟病住院病人出院次數及死亡人數約71,300人次，因心臟病死亡有6561人 。
閉環監察 調節用藥更快
心臟病防不勝防，心肌梗塞患者1年內復發風險高企。「多年來我們發現，病情護理較差的患者有較高復發機率。明明有很多藥物幫助管理病情，為何仍做得不好？就是因為缺乏很規範化、閉環式管理（closed-loop management）監察病情。」香港大學內科學系榮譽臨牀教授、心臟科專科醫生蕭頌華，早前聯同本地初創企業智康健，研發心肌梗塞出院病人遠程管理平台（下稱平台），包括開發出手提式心電圖儀「護心符」、手機程式「心安你得」，結合人工智能、大數據等，即使病人離開醫院，醫護仍能每天密切監測病情，降低患者再次心臟病發或中風風險，減少入院以至死亡個案。（見「遠程心臟病管理流程」）
「因為是閉環，信息來回很快。」蕭頌華指，心肌梗塞患者出院後，醫生需根據病人多項指標，包括膽固醇、心跳及血壓等情况調節藥物劑量，但患者相隔數月甚至半年才覆診，難以調節藥物；「新平台每日提供病人數據，我們隨時可以聯絡病人，短時間內將想要又有用的藥物，提升至理想水平。」
及時發現心房顫動 解中風危機
平台亦幫助醫護監察病人心臟健康。蕭頌華解釋，心肌梗塞患者心臟功能變差，心房壓力增加，容易出現心房顫動；心房顫動患者中風風險為非患者的5倍，因此需恆常透過心電圖偵測心房顫動，預防中風，「出現心房顫動後不會馬上中風，通常需24至48小時醞釀」。病人每日測量心電圖，一旦發現心房顫動，只要在24小時的時限內，醫生召回病人用藥就能解除危機。
心肌梗塞出院病人遠程管理平台正處於研究階段，並在公立醫院試用，現正招募1000名病人接受為期兩年的研究，暫時只限瑪麗醫院的心肌梗塞病人。
「護心符」知多啲
‧屬手提式單導程心電圖儀，顯示心臟資訊雖然少於傳統12導程心電圖儀，但更輕巧易用，方便病人在家操作，亦足夠準確觀察心房顫動
‧無按鈕，打開手機App即自動開機、連線和操作，電池壽命約1至2年
‧回力標形設計符合人體工學。放在桌上，兩手掌輕放在電極上就能測量；測量還分不同導程，導程I（lead I）是左、右手之間電位差；半身不遂或導程I信號較弱病人可選導程II（lead II），測量左腳和右手之間電位差
‧團隊最初設計僅卡片大小的「護心符」，但發現實際使用時未必方便。負責研發的智康健醫療設備聯合創始人盧家源指，使用對象多為長者和中風患者，難掌握細小物件，可能需要很用力握緊或按壓電極，心電圖被肌電信號（electromyography）影響，令數據攙雜雜訊。將儀器做得較大部，則可以減少雜訊，「雖然可以用數位處理技術解決，但始終會影響原本數據，盡量在源頭減少雜訊較理想」
雲端×大數據×人工智能「診斷」心房顫動
運用PhysioNet、美國心臟協會（AHA）等大量心電圖數據去訓練人工智能（AI）。當病人的心電圖數據由手機傳送至雲端後，人工智能會自動「診斷」心電圖是否正常、有否心房顫動。如有異常，就提示醫生作最終診斷。
提供用藥建議
研究團隊同時讓AI學習AHA、美國心臟病學會（ACC）、歐洲心臟病學會（ESC）等心肌梗塞病情管理指引。當平台篩出病情有變異的病人，會提出治療和藥物建議，例如病人血壓升高，建議醫生加、減用藥。
文：張淑媚、李欣敏
編輯：梁小玲
醫患雙贏：「護心符」+App 病人更安「心」
這套遠程管理平台，為病人帶來3大好處：
‧建管理健康習慣
病人安裝「心安你得」手機App，每天早晚檢測，輸入血壓、脈搏等健康參數，再以「護心符」測量心電圖，建立管理健康習慣。盧家源解釋，建議病人早晚檢測，是因為數據愈多愈準確，可幫助調整藥物，加上早晚血壓值升降或反映不同情况，「可能用藥後影響到血壓、心跳」，數據有助了解病情。
‧界面一目了然
界面以「九宮格」設計，顯示9個心血管風險因素，包括好／壞膽固醇、體重、收縮壓與舒張壓等。盧家源指，「紅色代表不達標，綠色代表達標」，設計讓病人對自身風險因素一目了然。應用程式亦有一些鼓勵字句，推動患者做得更好。
‧評估復發風險
透過TIMI Risk Score for Secondary Prevention（TRS 2°P）心臟病風險模型，以1至9分評估患者再發生心臟事故的風險，愈高分愈高危，讓病人警覺（圖）。盧家源表示，「剛做完『通波仔』，病人初初很積極（管理健康），但隨時間過去就開始淡忘，以為自己很健康，但復發風險可能仍很高」。評分可以讓病人知道自己是否達標，積極依從治療。
AI幫手 更全面掌握病况
新系統也為醫護帶來3大好處：
‧找出高危病人
公立醫院有數以萬計心臟病人，醫生難以每天逐一跟進，管理平台將病情有變動的病人篩選出來，例如當有病人膽固醇水平超標，就提醒醫生優先處理。盧家源指，「病情沒變化的病人，當日就可以不看，減少醫生工作量」。
‧提供治療建議
公立醫院病人覆診通常相隔數月至半年，蕭頌華指醫生調校藥物時有很多顧慮，未必能輕易加減藥物，「醫生很視乎（覆診時）病人當下的狀態、雙方的討論，如果病人病徵不明顯，通常（劑量）會按照上一次」。平台以演算法調整藥物劑量，若病人風險參數未達到標準，就會建議加藥，醫生有理可依，「毋須再諗諗下」。
‧自動篩選病人紀錄
早期陣發性心房顫動（paroxysmal AF）不容易發現，盧家源解釋，在心電圖上可能見到異常，類似心房顫動，但醫生有時亦未能肯定，或需要看更多心房顫動紀錄作判斷，甚至要求病人回醫院做詳細檢查。而平台的人工智能技術，自動篩選患者過去30日的心房顫動紀錄，減低人眼錯漏，助醫護更全面掌握患者病况。
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