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台大醫院「急診AI」診斷與檢傷分流 解決壅塞加速20%

NOW健康/ 2023.02.24 17:14

【NOW健康 葉立斌/台北報導】急診病患面臨高度不確定性與時效壓力,包含病患的狀況、大量傷病湧入等情形,經常造成「急診壅塞」。台大醫院急診醫學部與台大AI中心(台灣大學人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心)研發人工智慧急診流程,將急診流程中的6個關鍵開發13個AI模型,包含急診檢傷在內,準確率達到7成,能夠節省約20%的時間。


AI模型改善流程 檢傷更快速


這項AI技術不僅能夠在台大醫院使用,台大醫院急診醫學部與台大人工智慧技術與全幅健康照護聯合研究中心,藉由國科會計畫,建立智慧急診創新醫療流程,並在台大醫院急診完成近萬人次初步驗證,急診流程全面智慧化,在6個急診流程關鍵成功開發13個AI模型,改善急診壅塞。


台大醫院急診醫學部與台大人工智慧技術與全幅健康照護聯合研究中心,藉由國科會計畫,建立智慧急診創新醫療流程,並在台大醫院急診完成近萬人次初步驗證,急診流程全面智慧化,在6個急診流程關鍵成功開發13個AI模型,改善急診壅塞。 台大醫院院長吳明賢表示,智慧急診相關計畫是從2020年起開始執行,2023正式上路,以台大AI中心為基礎,成立研究團隊與台大醫院急診部合作,取得業界夥伴提供中控台與私有雲(安全存取病歷)等相關服務,應用在急診檢傷、醫師問診、胸部X光檢查等相關流程之協助。台大醫院醫學急診部主任黃建華表示,該系統能夠協助醫師進行4大預測,例如病人是否需住院、死亡風險、觀察時間以及3日後回診機率。


黃建華表示,這項系統有6大研究項目,發展過程中建立視覺化探索過程,3大面向減輕負擔加速急診流程。模型開發階段需先向院內申請回溯性資料,並輔以國外的開放醫療資料進行訓練,多項模型效能達到世界最佳(SOTA,state-of-the-art),並累積發表近30篇國際期刊與會議論文。隨後團隊成功開發13個適用於急診的AI模型。


這些模型分別運用在急診檢傷、醫師問診、胸部X光檢查、管路誤置偵測、院內心跳停止預後建議、留觀離部評估、早期高危險偵測預警各階段,於病患留院期間,隨時根據當下狀況提供最新AI輔助建議。


同時追蹤500人以上病患 有如助理隨時提醒


研究團隊與業界夥伴依據本院急診使用需求,在急診私有雲平台上,以一年半時間共同開發出智慧急診AI輔助系統,介接數百個即時病歷項目欄位與醫療影像,以每15分鐘頻率更新每位急診病患狀態與AI建議,藉由使用AI輔助系統,醫師能隨時掌握負責的病患狀況,


研究團隊與業界夥伴在急診私有雲平台上,透過智慧急診AI輔助系統,介接數百個即時病歷項目欄位與醫療影像。每15分鐘更新病歷資料,並能同時追蹤多院區至少500名以上急診病患,掛號檢傷流程都可看到AI介入,「如同有位AI助理隨時提醒,不僅減輕醫師負擔也達到一致的醫療品質。」資訊安全部分,完整資料僅在人工智慧專區使用。


今年2月起 於雲林與新竹分院啟用


透過院內定位系統,準確定位總院急診場域內100多張病床與數百項設備;嘗試調整臨床流程,使用病床管理系統以掌握病床位置與使用狀態(如空床、使用中、待清床、維護中等)。急診醫師與護理師可使用診間電腦,或行動式平板手機,透過連接急診中控台即時看板頁面快速掌握現場病患與資源的全面狀況,以快速因應緊急狀況。台大醫院規劃在今(2023)年2月起陸續在雲林與新竹分院導入試用。


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