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日研究:極度控糖輕食減肥法 可能會害你短命

北醫附醫導入AI預測敗血症 預測準確率逾7成

2018-12-07 11:34聯合報 記者羅真╱即時報導

過去在加護病房患者若合併敗血症,須長達4小時的檢驗判斷才能確診,未來有望透過人工智慧(AI)大幅縮短時間來搶救生命。台北醫學大學附設醫院推動「TED-ICU智能重症照護系統」,當AI運算發現患者罹患敗血症的風險高,便即時通知主治醫師;目前試驗下來,AI的預測準確率達7至8成。

台北醫學大學附設醫院與台灣人工智慧實驗室今日舉行合作簽約儀式,未來北醫附醫將提供臨床資料,與台灣人工智慧實驗室共同討論開發人工智慧算法與系統,並應用於臨床,「TED-ICU智能重症照護系統」就是一例。

北醫附醫創新前瞻中心副主任蔡龍文說,敗血症相當致命,在美國有高達1/3的死亡率。臨床上,若懷疑加護病房患者罹患敗血症,必須一個個看生命徵象、血氧濃度、發燒情形以及各項加護病房預測評分指標,檢查與數據判讀往往要花4小時。

為大幅縮短時間搶命,北醫附醫去年於加護病房導入「TED-ICU智能重症照護系統」,自動完成病患的生理資訊拋轉、整合、計算與紀錄,可連續性地觀察患者的病況,並據此預測敗血症的發生率。一覺察有異,就透過手機簡訊與電郵即時通知主治醫師,盼及早給予抗生素等治療來提升患者預後。

蔡龍文說,北醫附醫與台灣人工智慧實驗室合作的項目還包括檢驗影像的判讀,輔助醫師快速從檢驗影像中揪出可疑之處;另外在預防病患跌倒上,他們讓AI大量學習過去跌倒患者的醫療記錄,藉此預測誰是跌倒高風險族群,提供護理人員在用藥與照護上的參考。

台北醫學大學附設醫院與台灣人工智慧實驗室合作開發人工智慧算法與系統,並實際應用於...
台北醫學大學附設醫院與台灣人工智慧實驗室合作開發人工智慧算法與系統,並實際應用於臨床,目前合作項目包括檢驗影像判讀、加護病房患者敗血症預測等。圖/北醫附醫提供

敗血症
人工智慧

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