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台大急診人工智慧看臉辨識疼痛 急診檢傷再加速

「你現在有多痛?」疼痛非常主觀,要問得清楚,恐怕得花好幾分鐘。但在壅塞的急診現場,疼痛指數攸關檢傷分類,非評估不可,但醫護人員沒那麼多時間猶豫。

台大醫院急診部與台灣大學資工系特聘教授傅立城合作,發展出人工智慧的電子化檢傷系統,以人臉辨識判斷疼痛指數,最快兩年後就能幫助急診達成兩分鐘內精準檢傷,也有助解決病人壅塞問題。

台大醫院急診部主任黃建華表示,急診的檢傷分類除了看心跳、血壓、體溫,也要看疼痛,如果疼痛超過八分就要自動升一級。因為疼痛有兩大意義,首先是病人很希望趕快改善不舒服,另一個代表身體疾病可能比較嚴重,醫護人員除了幫忙提高病人的舒適度,也要快速瞭解他病況的危急性。

黃建華表示,檢傷分類要「快速」是一個重點,最慢三到五分鐘要完成,但是用人工方式確認疼痛很花時間。雖然有標準評估方法,但因為疼痛主觀、評估者的訓練程度不同等因素,都會影響檢傷分類的速度和準確度。

黃建華表示,現在以人工智慧進行臉部疼痛分析,同時分析病人主述、病例、生命徵象的資料,經過深度學習模型,自動產生疼痛指數及檢傷分類的建議。未來可望縮短到兩分鐘以內,效率和準確度都更高,未來透過更多資料學習,人工智慧的判斷也會越來越準確。

黃建華表示,台大醫院「智慧急診」的願景除了疼痛評估,還有加速診斷、加速影像檢驗判讀、加速了解病人病況是否建議出院、緊急事件準確預測,希望可以改善急診流程,都能夠縮短時間而且判斷更正確,推動智慧急診的方向。

黃建華表示,目前全世界還沒有一個國家真正將人工智慧系統應用於急診,但是大家都在競爭。台灣人臉辨識的應用還很新,一定會更加注意人權和隱私的問題。這項技術將在2020年台灣醫療科技展進行展示,是台大醫院今年展出的重點項目之一。

台大醫院急診部與台灣大學資工系特聘教授傅立城合作,發展出人工智慧的電子化檢傷系統,以人臉辨識判斷疼痛指數。記者邱宜君/攝影
台大醫院急診部與台灣大學資工系特聘教授傅立城合作,發展出人工智慧的電子化檢傷系統,以人臉辨識判斷疼痛指數。記者邱宜君/攝影

急診 檢傷分類 人工智慧 台大醫院

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