台灣是洗腎王國，眾所皆知。 AI當起捉出要不要洗腎患者的偵探， 跟福爾摩斯相比，可一點也不遜色！

「醫療資料要從前端，歸建、定義、命名到檢核 例如分析尿液中的納離子，是8小時、10小時或隨機採樣的數據都不一樣， 一致性要出來，臨床應用才有意義。」 專長於慢性腎臟病治療、現任中國醫藥大學附設醫院醫學 研究部副主任兼大數據中心副主任郭錦輯說。

這家站在「醫療數據油田」稱王的醫院， 在慢性腎臟病方面，受惠於「起家厝」（指多年累積大數據）的幫忙， 臨床上已建立了急性損傷防護網， 能在病人就醫時被偵測到是潛在急性腎損傷的病患， 這樣的病患每月約有3,500人。

另一個是慢性腎病惡化預警系統。 結合了政府末期腎臟病前期病人照護計畫， 以及該醫院病歷端資料， 可以分析病患第一年內測量的腎臟功能指標變動， ，來預測病患未來末期洗腎以及患得急性冠狀動脈症候群的風險。

前兩者是突發或者已經生病了，才開始有預警防範； 若能夠將時間軸提早到需不需要洗腎預測， 那對病人來說也能防範於未然。 郭錦輯分析，慢性腎病共分五期， 若是第三期即有可能面臨洗腎的現實。

要找出高危險群，先從影像解析開始。 過去要知道自己需不需要洗腎， 要不尿液篩檢，但準確度約10%， 而超音波判斷是另一種選擇。 在約20萬筆的腎臟病人超音波影像中， 抓取出4,900張最完整的影像， 透過模組建立以及八層神經網絡計算， 萃取出影像特徵，藉此看到腎臟影像的變化...