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不是每個人都適合喝咖啡?中醫師教你從舌頭自行判別

幫忙判讀 醫界愛AI

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2019-06-05 09:10聯合報 記者陳婕翎/台北報導
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醫界掀起人工智慧AI瘋,國內醫院紛紛朝向AI醫院邁進,多數醫院都致力透過AI判讀或運算疾病發生率,如三總自行研發心電圖AI判讀系統、北醫以AI運算患者罹患敗血症風險,台大甚至讓AI變成傷口判讀專家,民眾在家就能照護傷口。AI除輔助第一線人員,更可化身訓練醫學生的導師。

判讀心電圖準確度高

AI判讀心電圖系統準確度超過9成,透過院內萬張心電圖訓練而成,三總人工智慧暨物聯網發展中心執行長李家政表示,三總曾收治一名患者,到院時心跳過慢,肉眼難以判讀心電圖,若抽血檢查恐需耗時,幸好有AI輔助,馬上判斷患者因血清鉀離子濃度超標,才會造成心跳太慢,得以立即治療。

AI也可判讀醫療病例,藉由AI文字分析的特性及自然語言分析技術,導入醫師病歷系統或是病歷室相關分析系統。如出院病歷摘要,藉由AI判讀協助,自動進行國際疾病診斷編碼,年輕住院醫師進行病歷編碼作業時,避免經驗不足使編碼準確度低,增加工作效率。

AI運算及早發現問題

另外,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,台北醫學大學附設醫院推動「TED-ICU智能重症照護系統」,未來有望透過AI大幅縮短時間來搶救生命,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。

除預測敗血症,黑色素瘤是致死率最高的皮膚癌,最好的預防方式就是觀察身上的,但非每人都會判斷。台北醫學大學推出一款聊天機器人,內建超過5千筆醫療影像,只要拍下身上的痣再上傳照片,即會透過AI運算,免費協助民眾分析痣的異常風險,再決定是否要去就醫。

術後傷口可追蹤分析

有傷口的慢性病患者出院回家,最怕傷口照料不當導致感染。台大醫院的「智慧術後傷口追蹤系統」則是利用人工智慧演算法針對傷口進行分析,偵測術後傷口紅、腫、壞死與感染情形。驗證結果顯示,目前在傷口狀態正常或不正常的試驗中,準確率達90%。

翻轉傳統的醫學教育

AI不僅是醫療人員幫手,更可能翻轉長年以來的醫學教育,萬芳醫院放射腫瘤科主治醫師陳俊佑表示,過去都是老師提供醫療情境,學生上網蒐尋資料後,再據此判斷可能的病症,同時擬定治療策略。近年來AI興起,有國內研究,透過AI訓練醫學生,效果明顯優於傳統教育方法。

這份研究論文的第一作者為萬芳醫院放射腫瘤科主治醫師陳俊佑表示,當設定大腸癌為臨床情境的答案較難,一組學生透過傳統上網方式蒐尋大腸癌的資料,另一組學生則透過AI搜尋大腸癌資料,針對病況愈複雜、愈棘手的癌症情境,使用AI組醫學生的學習分數愈高。

敗血症
黑色素瘤
人工智慧
皮膚癌

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