【AI育兒】以AI智慧監測系統守護新生兒健康，為父母分憂，連續性監測數據可輔助兒醫臨床判讀，及早發現異常
照顧新生兒難不難？其實不少父母事後回想，似乎不是太難，通常一般足月的新生兒往往是吃飽睡，餓了或尿布濕了就哭，餵飽或換了尿布後又睡，幾個輪迴下來，一天就過了。但為何當時的自己總是蓬首垢面？一天下來，既不能好好吃飯睡覺，也常忘了刷牙洗臉，當然也沒時間好好保養，整個人有種快要崩潰的感覺。
為何照顧新生兒能讓父母如此手忙腳亂？問題出在新手父母缺乏經驗，還未能掌握孩子的作息與生理狀況，不免感到萬分緊張，深怕自己的無心疏忽而讓孩子遭逢危險。
新生兒屬特殊族群．生理現象看似異常實屬正常
其實在醫學上，新生兒是一個很特別的族群，正處於從母體子宮過渡到外界環境的關鍵「調適期」，許多生理機能都與成人、甚至與大一點的嬰兒截然不同。這些特殊生理現象在父母眼裡是「異常」，但事實上卻是新生兒的「日常」，只是新手父母在不熟悉的狀況下，自然很容易有著過度反應。新光吳火獅紀念醫院小兒科主治醫師穆淑琪表示，「新生兒對外的表達方式，哭是唯一的溝通工具，但父母卻不清楚孩子為何而哭，不免慌了手腳」。
該如何掌握孩子的狀況呢？穆淑琪醫師指出，「新手父母可從孩子的餵食狀況與活動力觀察」，不過，寶寶未滿一個月的餵食狀況與父母的餵食技術有關，「孩子可能有大小餐的情況，父母應用一日喝奶量來觀察，以每天每公斤150±30c.c.計算，也就是每天每公斤120c.c.～180c.c.都算正常」；至於活動力，則是看寶寶哭鬧與安靜的表現是否與平常有明顯差異。
她補充，寶寶的排泄狀況也是觀察指標之一，每天大約大便約3～5次，若是寶寶在一天之內都沒有大便或是大便次數過少，即可能是寶寶未喝夠奶量的表現。
延伸閱讀：哇～寶寶有事嗎？父母眼中的「異常」不過是新生兒的「日常」
膚色．易被忽略
相對於餵食狀況與活動力容易被觀察，寶寶的膚色狀況顯得易被忽略，穆淑琪醫師指出，「膚色的認定較為主觀，且需要經驗值，這部分可說是新手父母較缺乏之處。提醒父母，寶寶的膚色若偏白、白裡透黃或灰白，就需要提高警覺了」。
．偏白的可能原因：貧血或早期循環不良。
．白裡透黃的可能原因：病理性黃疸合併貧血。
．灰白的可能原因：敗血症、代謝性酸中毒或嚴重先天性心臟病。
智慧監測系統．為父母帶來方便，卻也成為壓力來源
呼吸、心跳也是觀察寶寶健康的指標之一，而新手父母最常見的行為就是反覆確認孩子是否還有呼吸，但用哪種方式確認呢？是掀開衣服，觀察肚子或胸部是否有「一升一降」？或是用衛生紙蓋住孩子的鼻子，看衛生紙是否微幅晃動？不管用怎樣的方式確認，內心總有無形的擔憂。
如今，在科技的進步下，已可透過簡易型或居家型監測器偵測呼吸、心跳與血氧飽和度，智慧監測工具將無形的擔憂轉化為可見的數據，幫父母做好即時安全監測，但穆淑琪醫師表示，「方便的同時，卻也成為父母的壓力來源」。
畢竟對父母而言，儀器螢幕所顯示的數據固然可做為判斷的依據，然而，父母不是專家，不會知道新生兒的呼吸偶爾會有暫停5～10秒再快速呼吸的現象；即使是健康新生兒，在深度睡眠或哭鬧時，血氧也可能會有短暫的小幅波動，未必代表缺氧；心跳次數則可能因為在睡眠中而變得較少，這些都是正常的生理現象，不過，監測器可能偵測到呼吸變慢而示警。「另外，監測器也可能因為位置偏移或藍芽、Wi-Fi的連線狀態不穩而干擾警報系統，反而徒增父母的焦慮感」。
穆淑琪醫師指出，由於未滿1歲的寶寶是發生嬰兒猝死的高危險群，面對不可預期的意外，讓不少父母會想要藉由簡易型或居家型監測器，即時掌監控孩子的生理狀態，她提醒，「若簡易型或居家型監測器具醫療效能，必須經過TFDA認證才能在台灣合法販售，因此，購買時，務必核對許可證字號以確保產品安全有效」。
使用智慧監測工具．父母要注意
父母使用簡易型或居家型監測器，做為照顧的好幫手，的確展現了科技進步的成果，但穆淑琪醫師有以下提醒：
1.當數據出現異狀，不忘先確認孩子的胃口、活動力與膚色，這是最能直接顯示孩子的狀態好壞與否。
2.父母照顧孩子很辛苦，但再怎麼用心親力親為，終究無法24小時看顧孩子，以簡易型或居家型監測器做為輔助工具無可厚非，「尤其是寶寶有心律不整、心肺耐力不佳或餵食偶爾會喘的狀況，可說是必要的輔助工具，但不要忘記人為監控才是把關孩子健康的主力」。
她補充，隨著孩子的月齡增加，呼吸與生理機能趨於穩定，對外界的反應也讓父母愈來愈能掌握，多少可減緩照顧上的沉重壓力。
聽哭聲辨認需求．AI辦得到，但最熟悉的還是父母
哭聲，是小寶寶對外的溝通語言，當寶寶哭泣時，通常代表有生理或心理需求，需求不同，哭聲的音量、頻率、伴隨動作及時間都有所差異。但父母在初期因對寶寶還不熟悉，一聽到哭聲就心慌意亂，根本不知道寶寶怎麼了。
為了幫助父母能夠迅速了解寶寶為什麼哭，穆淑琪醫師指出，日本有APP透過AI解析哭聲來分析孩子怎麼了，甚至可加以辨識出是生理性或是病理性。
事實上，隨著相處時間愈來愈多，父母也從日常照顧中掌握了寶寶的作息與狀態，親子間逐漸建立起默契，相信父母多能聽聲辨認寶寶的需求為何，而有著精準判斷並適時回應需求。「終究會累積出經驗值，畢竟最熟悉寶寶的仍是父母，只是每個人的學習曲線不盡相同」。
連續性監測數據．可做為兒醫臨床判讀重要參考
對父母來說，監視器上的數據可能就是顯示孩子當下的狀況，然而，對學有專精的兒科醫師而言，「這類連續性監測的數據是臨床判讀的重要參考」！穆淑琪醫師指出，有產後護理之家針對寶寶照護提供智慧型監測系統（以視訊攝影機搭配先進的AI影像與聲音辨識技術，能夠分秒精準掌握寶寶的狀態，第一時間察覺寶寶異狀），透過這套智慧型監測系統可收集「五大健康關鍵指標」，包含心跳、呼吸、體溫、影像、聲音等資料，「如果孩子的健康潛藏問題，可從連續性監測的數據看出趨勢，在問題惡化前，提早發現異常，而及早給予適當處置」。
穆淑琪醫師分享5個案例，即是利用智慧型監測系統所收集的數據，在護理人員的評估下，送醫檢查並確認罹患新生兒疾病，因掌握了黃金治療期，孩子們的預後都良好。
案例1．橫膈膜上提脫垂
寶寶在出生第五天入住月中，入住第二天，就因為生理監測系統警報頻繁而引起注意，呼吸次數一度達95次╱分、心跳168次╱分。護理評估血氧值為94%、身體評估發現胸肋微凹、活力觀察則是餵奶量應有70ml，但喝40ml就吐奶，於是送醫檢查。診斷出寶寶有橫膈膜脫垂鬆弛、臟器移位狀況，住院治療10天。
後來，回到月中，搭配24小時生理監測輔助，當寶寶呼吸警報（超過60次╱分），經護理人員評估有缺氧徵象，即提供氧氣機使用。寶寶在1歲接受手術，如今，已平安健康長大。
案例2．心室中膈缺損
出生第三天入住月中，入住第五天，監測到呼吸60～80次╱分、心跳168～180次╱分，致使生理監測系統警報頻繁。護理評估血氧值為96%、身體評估無呼吸費力和胸肋情形、心臟卻有些微雜音、活力觀察則是哭聲活力改變、奶量與體重明顯下降，黃疸指數15.5。送醫檢查出寶寶有心室中膈缺損、需心臟用藥，住院第十天，寶寶約兩週大時進行了手術治療。
穆淑琪醫師說，「寶寶並未有出現喘的狀況，但先天問題讓寶寶已快要進展到心臟衰竭的狀況」。她補充，「心臟的洞太大時，不見得可明顯聽到心雜音。由於會影響到呼吸，必須以口服藥介入」。幸好提早發現，沒等到狀況惡化，就讓寶寶接受手術治療，術後，逐漸康復並健康長大。
她提醒，「寶寶呼吸快、吃得慢可能是疾病徵兆，雖然熱量攝取足夠，卻未反應在體重上時，需要父母高度警覺」。
案例3&4．低體溫與高體溫
穆淑琪醫師表示，體溫過高（嬰兒高於38℃）或過低（36℃以下），都相對有感染的風險。
低體溫寶寶是在出生第三天入住，入住第一天的呼吸65～68次╱分、心跳168～175次╱分、耳溫35.2℃、肛溫34.8℃。護理人員啟動低體溫SOP，協助增加被蓋及烤燈使用，於30分鐘在測量體溫，肛溫35℃，因而送醫。斷診寶寶因感染造成低體溫狀況，送醫後開始發燒，住院觀察7日。
高體溫寶寶則是出生第五天入住，入住第九天的呼吸62～69次╱分、心跳162～172次╱分。護理人員量肛溫為38.2、血氧值97%，活力評估為奶量降低、哭鬧不止。送醫檢查確認因病毒感染引起發燒症狀，住院觀察5日。
案例5．高需求寶寶（缺氧缺血性腦病變）
這是個一出生就發現有抽搐現象的寶寶，即轉診進行腦血管超音波與電腦斷層攝影檢查，診斷為「缺氧缺血性腦病變」，住院觀察兩週，在出生第十四天才入住月中。父母當時很擔心產後護理之家是否能照顧這樣的寶寶？
該月中的做法是，除人為觀察外，還會搭配24小時生理監測系統觀察寶寶的生命徵象，並將紀錄提供給兒科醫師參考。因高度關注生理數值變化，並持續監測有無抽搐現象再度發作，同時，以按摩預防肌肉，讓寶寶在入住期間並未再發生抽搐現象。家長對於提供24小時生理監測器，輔助護理人員細心照顧，感到相當的安心。
樂見兒科醫師善用AI優勢．做最後的把關
身為閱小孩無數的兒科醫師，穆淑琪醫師對於將智慧型監測器的監測數據做為臨床判讀的輔助，表示樂見其成，「連續性監測的數據有其參考價值，兒科醫師根據經驗與專業，為最後的判斷把關，適時發現異常，及早就醫處置，把握治療的黃金時機」。
穆淑琪醫師強調，「大家都會說AI很厲害，但這是餵養大量資料所獲得的成果，臨床醫師若能善用這份優勢，加上實際的身體檢查，有助讓寶寶的疾病徵兆在還不明顯時，即可被發現並接受適當的處置，而不是等疾病發生才進行治療」，讓寶寶少受點苦，也有助於預後，相信不只是父母的殷切盼望，更是兒科醫師持續努力的目標！
以AI預測川崎症風險值
川崎症可說是兒科最棘手的病症！在診斷上，是以發燒5天與是否同時有5大臨床症狀：草莓舌、結膜炎、淋巴結腫大、四肢變化或皮疹加以判斷。然而，許多孩子並不會一次出現所有典型症狀，若被歸類為「不完全型川崎症」，更提高了診斷難度。
川崎症研究專家高雄長庚醫院兒科教授郭和昌表示，川崎症是全身血管發炎疾病，如果因孩子症狀不典型而被延遲診斷，當冠狀動脈出現變化才被確診，不僅讓家長焦慮，醫師更懊惱，因為可能引發的冠狀動脈瘤，將留下終身風險，是已開發國家兒童後天性心臟病的主因之一。因此，如何「早期辨識」堪稱全世界兒科醫師的難題。
為了縮短這段診斷的空窗期，也降低對醫師經驗的依賴，高雄長庚醫院川崎症研究團隊與成功大學電機工程跨界攜手研發「AI川崎症輔助診斷系統」，透過超過10萬筆發燒及川崎症病童資料的訓練模型，將常規血液檢查的相關數值套入，就能在1秒內估算川崎症風險預測值，「當預測值高於0.5，將即時提醒臨床醫師協助進一步評估並及早給予適當治療」。
此外，也開發出以紅外線非侵入性檢測手掌水腫程度的儀器，因為川崎症的發燒與一般發燒的水腫程度不同，以此進行初篩（希望未來能像耳溫槍一樣普及），再搭配「AI川崎症輔助診斷系統」，及早辨識孩子可能是川崎症患者，掌握治療黃金期，守護孩子的心臟健康，且更有效率的運用有效的醫療資源。
文╱李藹芬 採訪諮詢╱新光吳火獅紀念醫院小兒科主治醫師穆淑琪 圖片來源／shutterstock累積會員Q幣，天天換好禮👇
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