聯合報記者潘乃欣／台北即時報導
台灣大學生醫電子與資訊學研究所教授賴飛羆研發無場域限制的個人化服務平台「AECOPD發作預測系統」，讓慢性阻塞性肺病（COPD）患者穿戴智慧型裝置，即時監控與預測，預測未來七天急性發作的可能，以提醒及早尋求醫護介入，預測準確度達92.5％。
賴飛羆今天在科技部發表研究成果，他表示，團隊針對114名COPD病人進行長達一年半的追蹤評估，蒐集即時生活型態資料、環境資料、臨床資料 等，並導入機器學習模型來建立疾病發作預測模型。
台大教授賴飛羆研發無場域限制的個人化服務平台「AECOPD發作預測系統」，讓慢性阻塞性肺病（COPD）患者穿戴智慧型裝置，即時監控與預測，預測未來七天急性發作的可能。圖／科技部提供
他表示，團隊建立出的AECOPD預測模型準確度可達92.5％。研究團隊也發現，生活型態特徵項、環境特徵項對於預測AECOPD有極大的影響力，若只以生活型態與生活環境資料預測AECOPD，準確度仍可達83.6％，由此可見生活型態與生活環境資料對於精準醫療發展的重要性。
台大團隊表示，COPD是不可輕忽的肺部疾病，根據世界衛生組織2018年統計，此病每年約奪走約300萬人的生命，約每10秒殺死一人，為全球10大死因第三名，是最嚴重的慢性疾病之一。WHO也將每年11月的第二個或第三個星期三訂為「世界COPD日」，呼籲大家應重視COPD的危害。在台灣，慢性下呼吸道疾病則位居十大死因第七名，其中每年有超過5000人死於肺阻塞。
