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本會期刊
台灣急診醫學通訊

第五卷第三期
刊登日期:2022/06/30
Taiwan Emergency Medicine Bulletin 5(3) : e2022050305回上頁

遠距醫療在緊急醫療救護的應用

劉健佑   林金翰 陳維恭
中國醫藥大學附設醫院急診部

遠距醫療(telemedicine)泛指應用媒體科技系統、突破時間與空間的限制、以從事互動式的醫療專業顧問與諮詢。隨著科技進步與智慧醫療的發展,遠距醫療可應用的場域愈來愈廣,不僅可克服地理障礙,亦成為提升照護效率與照護持續性的重要工具。根據世界衛生組織的定義,遠距醫療是「使用互動式視訊及資訊通訊技術,進行包括診斷、治療及諮詢等醫療照護行為,以及衛生教育與醫療資訊的傳遞。」遠距醫療的特性是零接觸,過去主要是運用在偏遠地區、醫療資源不足地區或就醫受限制等方面。在美國,COVID-19疫情前至少有15%的醫師曾經利用遠距醫療從事醫療服務,而且在近十年來私人健康保險給付以每年50%的比例增長,而在COVID-19疫情爆發之後,遠距醫療的使用量更是增加3到6倍之多,應用範圍從遠距線上門診到日常照護的應用都有1

緊急醫療救護的領域,其實從很早以前就開始在運用遠距醫療。在急性冠心症方面,AHA ACLS建議,救護車上應該配備12導程心電圖的設備,在可能發生急性冠心症的病患,應儘早取得到院前12導程心電圖,並利用科技輔助(人工智能或通訊/視訊軟體)即時判讀院前心電圖,以辨識出STEMI的病人,這些STEMI的病人,應在到院前通知接收醫院及/或到院前啟動心導管室準備2。在急性腦中風方面,Mobile Stroke Unit (MSU)的概念在這十年內也慢慢在世界各地推廣,其概念是救護車裡面配備電腦斷層設備,檢驗室設備,以及可以跟腦中風中心的醫療團隊即時聯繫的通訊設備3。所以當派遣中心接獲疑似腦中風患者的求救時,可以派遣配備MSU的救護車到現場,若經過評估後,疑似急性腦中風的病人,可以在救護車上完成電腦斷層影像檢查及血液生化檢驗,並透過遠距醫療設備聯繫腦中風中心的醫療團隊,評估是否可以使用血栓溶解劑,若是符合適應症的病人,就可以在到院前完成血栓溶解劑的注射,後送到腦中風中心做後續的醫療照護。而在救護車送醫方面,近幾年也開始有遠距醫療介入評估的研究,美國休士頓消防局為改善院前救護品質與資源之有效運用,在2014年執行了一個『緊急遠距健康諮詢先驅計畫』(Emergency Telehealth and Navigation,簡稱 ETHAN),救護人員或是高級救護技術員在救護現場直接透過通訊設備諮詢休士頓急診中心的急診醫師,評估過後如果病人需要到急診就醫,就由救護車送到急診,如果病人不需要立即就醫,會在當天或是隔天被轉介到合作的診所就醫。結果發現有經過急診醫師事先諮詢的組別,跟對照組比較可以減少56%的急診就醫比例(18% vs. 74%, P<0.001),並且可以減少44分鐘的救護車使用時間(39 vs. 83 minutes, median),讓休士頓消防局每年節省約近1百萬美金之支出。此計畫執行結果,除大大降低救護車派遣之次數,亦同時證明院前線上醫療指導,未來將成為緊急醫療救護系統必要之一部份4

在台灣,目前各縣市消防局也陸續在每一台救護車上配置12導程心電圖機器,並與該縣市的醫療指導醫師、急診醫師或心臟科醫師利用通訊軟體先判斷病人是不是STEMI個案,是否可以先給予抗血小板藥物(aspirin或是雙重抗血小板藥物),並選擇後送可以立即做心導管手術的醫院。新北市消防局也成立行動急診室救護車,提供緊急救護服務規劃建置雲端資訊分享中心與救護現場之無線通信網絡,利用具備資訊及通訊環境之無線行動化救護設備(移動式多功能心臟電擊器及相關設備),提供醫師患者的即時12導程心電圖、生理及其他相關資訊,介接救護現場、醫師及醫院間即時監測資訊傳遞,使患者相關資訊提前傳送至醫師及醫院端,由醫師執行即時線上醫療指導,提升緊急救護現場、救災救護指揮中心與各醫院間資訊傳遞,以加速入院後急救程序。在COVID-19疫情期間,衛福部和急診醫學會共同執行『緊急醫療創新服務模式先驅研究』試辦計畫,從109年7月開始,先以桃園、台中及高雄為試辦地點,並結合4家醫學中心急診醫師,共同建置24小時防疫諮詢網,讓因為疫情被居家隔離及居家檢疫的民眾,提供其緊急醫療諮詢服務。110年5月,雙北確診數達到高峰,包括119、1922及雙北醫院急診都遭受巨大衝擊。諮詢平台透過原有值班急診醫師,進一步協助119進行院前緊急諮詢與檢傷分類工作,反映出未來建立遠距院前醫療諮詢之需求性與建置雛形。

遠距醫療有其先天的限制,至今仍無法取代正常的醫療,但是此服務可以補足因地理環境與時間的限制,無法立即得到醫療服務的傷病患,另外一種醫療上的介入,希望能夠減少不好的預後。


參考文獻
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2.Al-Zaiti S, Besomi L, Bouzid Z, et al. Machine learning-based prediction of acute coronary syndrome using only the pre-hospital 12-lead electrocardiogram. Nat Commun. 2020 Aug 7;11(1):3966.
3.Walter S, Grunwald IQ, Helwig SA, Mobile Stroke Units - Cost-Effective or Just an Expensive Hype? Curr Atheroscler Rep. 2018 Aug 29;20(10):49.
4.Langabeer JR 2nd, Gonzalez M, Alqusairi D, et al. Telehealth-Enabled Emergency Medical Services Program Reduces Ambulance Transport to Urban Emergency Departments. West J Emerg Med. 2016 Nov;17(6):713-720.

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