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 當AI結合醫療 及時發現提升預後


【健康醫療網/記者蔡岳宏報導】臺北醫學大學附設醫院與台灣人工智慧實驗室日前舉辦合作儀式,由北醫附醫陳瑞杰院長與台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾簽署協議,展開為期5年的跨界合作,攜手打造AI醫療創新醫院。

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,盼能將預測敗血症的時間由目前平均4小時縮短至即時預警,提升敗血症病患的存活率。

人工智慧結合醫療 及早發現預後佳

雙方合作將由北醫附醫提供專家標注的臨床資料,與臺灣人工智慧實驗室共同探討並開發人工智慧算法與系統,並將研究成果建置於醫院臨床系統,包括TED-ICU智能重症照護系統及住院病人狀態評估系統為首波重點。透過人工智慧在臨床醫療的運用,發展更即時、準確的醫療輔助與預測系統。

北醫附醫陳瑞杰院長表示,加護病房病患病情瞬息萬變,其中,敗血症是重症醫療很重要且致命的疾病(全球發生率每10萬人437名),且在美國有高達三分之一的死亡率。目前篩檢敗血症的方式如SOFA、SIRS、MEWS都有其限制,若能及早發現給予抗生素等治療,可有效提升病患的預後。

精準預測4小時後敗血病 AI挑戰及時預警

北醫附醫去年於加護病房全面導入「TED-ICU智能重症照護系統」,自動完成病患的生理資訊整合、計算與紀錄,並據此預測敗血症發生率。醫護團隊利用時序性的生命徵象以及病患背景資料,可預測病患4小時後敗血症風險,比傳統篩檢方法有效。

台灣人工智慧實驗室盼能更進一步運用「TED-ICU智能重症照護系統」資料,針對病患當下狀況預測其敗血症可能性,更早發揮預警功能,讓醫護團隊在最短時間內做出正確處置,提升醫療照護品質。

大數據分析跌倒原因 助護理人員照護

除了生理資訊判別外,預防病患跌倒更是照護的重要課題。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記錄,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與協助。








 舊愛的情書值多少錢?「前任市集」賣掉你的心痛回憶


▲示意圖,非新聞當事人(圖/翻攝自Pixabay)


與前任男友、女友分手後,對方送的禮物往往不知如何處理,放在家中怕會睹物思人,難以走出過往,但丟掉又覺得太浪費。越南有企業家為了解決這個棘手的問題,就創辦了所謂的「前任市集」(Ex Market),讓失戀的人們出清前任留下的物品,還可以賺一筆。


▼越南河內的前任市集(圖/翻攝自vietnamnet.vn)


年輕的企業家Thang Dinh想到一個有趣的點子,幫失戀的人們處理舊愛的物品,例如情書、衣物、書籍、手錶、明信片等,與其放在家生蜘蛛網,或是丟到垃圾桶,不如將東西出售給有興趣的買家,讓舊物獲得新生命。憑藉這個構思,他創辦了「前任市集」,並在2017年2月開張。


「前任市集」的物品琳瑯滿目,但與一般的市集不同,賣家與買家坐在地板上,唱著歌、彈著吉他,營造輕鬆、歡樂的氣氛。雖然一般人都想隱藏破碎的愛情故事,但這裡的賣家幾乎都渴望向買家分享物品背後的故事,訴說著一遍又一遍悲傷的失戀故事,賣家不僅能增加買氣,還能從中得到安慰,療癒舊愛留下的傷痛。


「前任市集」得到廣泛好評,賣家認為能出售傷心回憶,而買家則認為能透過交易,聽到不同的故事,交到更多的朋友,甚至有買家參加後,也決定賣掉前任的禮物,「我決定賣掉我的前男友的禮物,這意味著他們不再是我想永遠保存的珍寶,變成了我願意和別人分享的東西。」


Thang Dinh表示,「前任市集」不僅能幫失戀的人解決問題,帶走會喚起他們傷痛的回憶,還能廢物再利用相當環保,可謂創造雙贏的局面。買家和賣家都可以免費入場,但賣家要將30%的利潤交給主辦單位,且要加入官方「前任市集」的臉書,在上頭分享故事,才有擺攤出售的資格。












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