產業訊息
醫療人員踏上AI之旅 中榮催生4大重症應用
2020-11-20

台灣智慧醫療與照護產業科技與服務發展得如火如荼,無論是新創或是中大型公司,都積極與醫療院所共創、瞭解臨床需求,各家醫院都有不一樣的特色專科與服務聚焦項目,台中榮民總醫院(以下簡稱中榮)2020年除了針對COVID-19(新冠肺炎)疫情,有許多科技應用,在人工智慧(AI)的影像、語音、生理數值等分析應用上,也許多計畫執行中。

醫療人員踏上AI之旅 推醫院轉型一臂之力

中榮院長許惠恒表示,朝向智慧醫院發展、擁抱AI的過程中,人員的基礎訓練相當關鍵,從2019年開始,中榮的醫師、護理師、藥師、資訊工程師、營養師也有參與人工智慧學校的技術與經理人班,以及東海大學與資策會6個週末的訓練,這1~2年來,共有120多位同仁參與,順利畢業後,學費由醫院補助,就是希望能陸續培養技術與觀念人才。

由上而下地瞭解AI、剖析科技潮流、學習策略、制定發展方向、重要的疾病醫療照護認證、高齡長照等以榮民為重點的服務顧群、新興傳染性疾病、重症智慧疾病照護,重症分流、即時診斷,等技術與目標融合,都能有效分配醫療資源。

近期與公私單位協力合作的重症醫療主軸4年計畫,就從急性腎衰竭(Acute Renal Failure;ARF)、敗血症、瞻望症、重症護理等4大區塊著手,收集過去幾十年的重症資料,以機器學習(ML)提供及早診斷與判斷,再以視覺化管理等方式,與戰情室相連,加速醫療服務效率,同時縮短病人住院天數,也能持續服務急症病人。

整合性的AI更能改變醫療行為

針對醫療影像的應用,許惠恒認為整合性的數據分析應該獲得更多的注目與落實,包括住院病人入院的頭12~24小時照護最為關鍵,都能有效避免突然休克、住進加護病房、猝死的機率;而這題目也在人工智慧學校(AIA)選題與發表,從10多萬筆氧氣濃度、呼吸、血壓等參數的資料收集,以機器學習提供提早預警,不同數據有不同權重。

強調「做得夠好的醫療AI,就是要影響醫療行為」的許惠恒說,警示AI能夠優化醫師的工作流程,比方說,過往查房都是從第一床、第二床開始;而現在AI幫忙打分數,給病人2~15分的分數,7分以上就代表病情有快速惡化的可能,也因此醫師現在就可以從分數、危險機率較高的那幾床開始查。也著實減少非預期的轉送加護病房與休克的數量。

除了由上而下的科技導入與選題以外,中榮也相當注重與由下而上,也就是從第一線工作當中的診斷、效率、流程改善來出題,目前就有30~40個提案,由專家、學校教授、醫師組成委員會,進而收斂執行9個題目影像、智慧輔住決策相關的專案。

(原始網頁,DIGITIMES/蔡騰輝)

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