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北医附医导入 AI,败血症预测準确度可高达 8 成!

2020-06-19

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北医附医导入 AI,败血症预测準确度可高达 8 成!

人工智慧将成医疗照护最佳帮手,北医附医在加护病房使用智能重症照护系统,藉人工智慧预测病人发生败血症风险并即时预警,可提升病患存活率。相关技术未来也可用在预防病患跌倒。(TO 编按:藉由过去的跌倒纪录,预测跌倒高风险族群,了解跌倒的原因,提供医疗人员照护建议。)

北医附医与台湾人工智慧实验室合作,将 AI 导入重症医疗

台北医学大学附设医院与台湾人工智慧实验室合作今天举行签约仪式,展开为期 5 年的跨界合作。由北医附医提供专家标注的临床资料,与台湾人工智慧实验室共同探讨并开发人工智慧算法与系统,并将研究成果建置于医院临床系统。

TED-ICU 智能重症照护系统及住院病人状态评估系统是首波研究重点。

北医附医院长陈瑞杰下午在记者会表示,加护病房病患病情瞬息万变,尤其败血症是重症医疗很重要且致命的疾病(全球发生率每 10 万人 437 名),且在美国有高达 1/3 的死亡率。目前筛检败血症的方式都有其限制,若能及早发现给予抗生素等其他治疗,可有效提升病患的预后。

TED-ICU 智能重症照护系统,预估败血症準确率达 7 至 8 成

陈瑞杰说,北医附医从 2017 年在加护病房全面导入「TED-ICU 智能重症照护系统」,自动完成病患的生理资讯抛转、整合、计算与纪录,并据此预测败血症的发生率。医护团队利用时序性的生命徵象以及病患背景资料,可预测病患 4 小时后败血症的风险,比传统的筛检方法有效。

北医附医创新前瞻中心副主任蔡龙文表示,目前「TED-ICU 智能重症照护系统」临床运用,预估病人败血症风险的準确率约 7 至 8 成,未来希望可以达到 9 成。另外在医疗影像、医疗品质方面,也都能透过人工智慧有所提升。

蔡龙文举例,预防病患跌倒是照护重要课题,为降低病患跌倒的机率,台湾人工智慧实验室将运用机器学习过往跌倒的病患纪录,预测跌倒高风险族群,并进一步判别病患跌倒的原因,盼能在用药与照护上提供护理人员参考与协助。

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