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台灣的急診室壅塞已成常態，根據衛生福利部資料顯示，2019年全台急診就醫高達764萬人次，急診壅塞問題越來越嚴重，其中「胸痛」為急診常見的主訴，占所有急診病人5至20%。
張培毅指出，急診壅塞非常普遍，為了給予胸痛病人明確診斷，醫師會開立一系列檢驗檢查，然而，實際上只有小於10%的急診胸痛病人最後被診斷為急性心肌梗塞，所以，恣意開立檢驗檢查或安排住院，易造成醫療資源的巨大負擔。
在這樣的背景下，奇美醫學中心急診醫學部發展臨床輔助決策工具「人工智慧AI輔助急診胸痛預測系統」，可提升效率、降低誤判的機率及節省健保醫療資源耗用。
奇美醫學中心急診醫學部成立包括急診、品質管理中心、AI中心、資訊室的跨領域團隊，藉由參考醫學文獻採用了14項（性別、年齡、抽菸史、身體質量質數（BMI）、高血壓、高脂血症、糖尿病、慢性腎臟病、心肌梗塞、腦血管疾病、周邊動脈阻塞性疾病、肌鈣蛋白、肌酸酐、血紅蛋白）特徵值，用以預測急診胸痛病人併發心肌梗塞及死亡之機率。
張培毅說，為了能實際運用於臨床，目前奇美醫學中心已把預測程式整合到急診醫囑系統，輔助醫師醫療決策，提升醫療效率及品質。
該研究成果已發表於2020年國際SCI期刊，迄今奇美醫學中心急診醫學部共有胸痛、老人流感、肺炎、登革熱、腦創傷、高血糖危症、胰臟炎等7項疾病AI預測系統在使用，藉以嘉惠病人更多的醫療保障。
