專訪中國附醫大數據中心副院長、腎臟專科醫師、流行病學博士

郭錦輯:長佳大數據結合創新生物標記 首創重新定義門診型急性腎損傷智能門診

撰文記者 王柏豪
日期2022-05-20
郭錦輯 中國附醫大數據中心副院長

中國附醫大數據中心副院長、醫學研究部副主任,擁有美國約翰霍普金斯大學(The Johns Hopkins University)流行病學研究所博士學位,郭錦輯醫師獲邀即將於5月19~22日在巴黎舉行的「2022 歐洲腎病醫學年會」上,發表其最新的臨床研究。
該臨床研究首創以大數據分析模型結合創新型生物標記,能在一般門診以醫院電子病歷及健保雲端資料搭配非侵入性之尿液檢測,就能篩檢出隱性的急性腎臟病(AKD)患者,並及時進行腎臟維穩照護,減少病患未來進入透析的風險。其從臨床驗證、新疾病模式、創新生物標記驗證到門診數位化診療,一條龍的嚴謹臨床實驗,有望開啟了未來腎病治療的數位新模式。
本刊因此特別專訪了郭錦輯醫師,請他深入分享此一臨床試驗成果。

撰文/王柏豪、李林璦


三點腎臟醫學界突破 開啟未來腎病新治療模式機制

Q:請問本次在歐洲腎病醫學年會上發表的研究內容,以及有哪些重要發現?

郭錦輯:我認為有三點是臺灣腎臟醫學界的突破。首先是,我們充分利用臺灣醫療大數據的優勢,也是全球第一次,我們可以在門診 (Outpatient Settings)就了解到哪些病人發生了急性腎損傷(Acute Kidney Injury, AKI),我們稱為急性腎病(Acute Kidney Disease, AKD)。

其實,中國附醫的大數據中心 (Big Data Center)已經從門診大數據中持續觀察AKD患者一陣子了,因此,在我們腎臟科門診中,就部署了專屬的數據智能系統來篩檢這類的病人。這樣子的診察方式是在教科書上完全不會看到的表現型。

第二點是,我們透過醫療資訊架構,結合數據智能系統執行一個實務性質的臨床試驗 (Pragmatic Clinical Trial),在2019年時拿到科技部三年計畫,正式進入臨床試驗的階段。

我們希望從臨床試驗了解藉由數據智能系統於門診篩檢到的急性腎病病患,是不是可以讓這群患者將來變成慢性腎病(Chronic Kidney Disease),或是進入透析的可能性減少。初步結果也確實證實了我們的假設,這個針對急性腎病開發的數據智能篩檢系統,大幅降低病人進入透析的風險。

第三點是,很幸運、也是第一次,利用一個創新性的生物標記(Biomarker)――新穎生醫的DNlite-IVD103檢測急性腎損傷狀態,可以將以數據智能標註疾病表現型跟精準的生物標記做結合,互為驗證。

這在臨床研究上是一個很好的結合,能從產學研的觀點,看到大數據智能與生物標記結合後的綜效,如何的改變現有之腎病照護模式。

這是我們最需要讓全球腎臟學界知道的事情:在臺灣,我們優越的基礎醫療建設,讓我們能從臨床數據收集,新的腎病表現型驗證、創新的生物標記開發與實證,到打造新的腎病治療平台與服務模式,這樣一條龍的作法,開啟了未來腎病數位治療模式的新契機。

大數據偵測急性腎損傷潛在門診病患

Q:是否請醫師進一步說明整個臨床試驗的設計?

郭錦輯:先從我們在門診中診斷AKD患者的演算法(Algorithm)開始說起。

臺灣健保數據在2017年上雲端,同年的11月,我們就運用這些數據,開發專屬AKD的演算法拿到了健保署當年度的電子病歷應用金獎。

當健保署把健保資料數據上雲端後,我們與中國附醫的資訊室寫了一套程式,讓我們醫院可以直接去雲端抓病人到診前180天的所有腎功能數據、以及前90天用藥的數據。兩個相結合後,再利用我們獨特的演算法偵測病人在來診前的180天內,是不是有急性腎損傷的變化,同時也能篩檢六大類腎毒性藥物包含止痛消炎藥、顯影劑、化療藥物、及免疫治療藥物等。

這是一個非常大的突破,因為,以往我們在診斷急性腎損傷,只能針對住院病人,很難在門診病人的情境之下診斷急性腎損傷與急性腎病。

2017年底完成開發的整個急性腎病診察系統稱為Acute Kidney Injury Detection System (AKIDS)...