2019-01-26 06:35:56iemsu0uw8iig
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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。
不能不逛精選人工智慧結合醫療 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「網路熱賣產品人氣產品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。
大媽一腳踹出櫻花妹…讓淡定叔也動了
鄉民中心/綜合報導
日本東京電車上日前發生兩名女子在車廂內爭吵事件,不過坐在兩女子旁的大叔卻完全不動於衷,十分淡定看待此事任由她們˙去吵,直到其中一名年輕女子摔得四腳朝天,露出粉紅「內褲」他才有動靜,而這一幕全被乘客拍下PO網,引發網友討論,直呼「男人果然是視覺動物。」
▲大媽一腳踹出!櫻花妹「粉紅胖次」,讓淡定大叔也動了。(圖/翻攝自YouTube)
日本推特日前瘋狂分享一段「日本女子在電車上打架」影片,可見2名女乘客先是坐在座位上互相拉扯頭髮,之後年輕女子起身繼續朝這對方揮拳,且口中不斷喊著「雅美蝶、雅美蝶」,隨後坐在椅子上婦人大腳一踢,將年輕女子踢得四腳朝天,露出「粉紅色小褲褲」,讓在一旁不斷保持淡定的大叔也關注了起來。
對此,許多網友們看到影片後,紛紛表示「倒的太逗比了,倒回去看了好幾遍」、「吵架這麼可愛的麼」、「哈哈!為什麼那麼搞笑」、「日本女人戰鬥力真的差勁啊!我感覺我能把她倆踹飛」、「哪個男人受得了這樣的女人叫聲」、「妹子是在打人還是…」、「男人果然是視覺動物」。
▲大媽一腳踹出!櫻花妹「粉紅胖次」,讓淡定大叔也動了。(影片來源:YouTube,若遭移除請見諒。)
如無法播放請點此連結:http://youtu.be/DCSTKf-86MQ
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