- 敗血症預測 寄望能即時預警
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- 記者陳柏翰/台北報導
- 2018-12-07
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- 台北醫學大學附設醫院與台灣人工智慧實驗室7日舉行簽約儀式,展開為期5年的跨界合作,發展人工智慧的臨床醫療運用。(中央社)
台北醫學大學附設醫院與台灣人工智慧實驗室7日舉行合作簽約儀式,展開5年的跨界合作。首波合作鎖定「TED-ICU智能重症照護系統」,藉由人工智慧運用於臨床醫療資料,盼能將敗血症的預測所需時間由目前平均4小時縮短至即時預警,提升敗血症病患的存活率。
過去篩檢敗血症的方式如SOFA、SIRS、MEWS均有其限制,並無整合資料,病人需等上數天才能知道結果。若能及早偵測出敗血症,給予抗生素等治療,可有效提升病患的預後。
有鑒於此,北醫附醫去年導入的「TED-ICU智能重症照護系統」,能自動完成病患的生理資訊拋轉、整合、計算與紀錄,醫護團隊藉由時序性的生命徵象以及病患背景資料,並可預測4小時後敗血症風險,比傳統的篩檢方法有效。
北醫表示,這次藉由與台灣人工智慧實驗室的合作,將進一步運用「TED-ICU智能重症照護系統」的資料,建立即時預警功能,讓醫護團隊在最短時間內做出正確處置,提升患者存活率。未來北醫附醫也將提供臨床資料,與台灣人工智慧實驗室共同開發人工智慧系統,將其運用於臨床系統。
此外,為降低病患跌倒的機率,台灣人工智慧實驗室將運用機器學習過往跌倒的病患紀錄,預測跌倒高風險族群,並進一步判別病患跌倒的原因,盼能於用藥與照護上提供護理人員參考。
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