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北医借AI之手 自动化管理院内三大问题

【DIGITIMES电子时报智慧医疗 / 主编蔡腾辉 / 2019/05/13】

在医院管理上,针对医学现场的流程改善,以及导入自动报到系统、自动备管机等物联网仪器,都可以降低医师、护理师、医检师的工作负担,除此之外,台北医学大学附设医院院长陈瑞杰表示,包括跌倒、拿错药、感染等医院内三大重点项目,现在也已经可以透过自动化与人工智慧(AI)的辅助,提升医疗安全与效率。

 

防跌与智慧取药

许多资通讯大厂都希望可以藉由离床感测床垫、红外线影像判别、活动感知地垫来侦测病患离床,以及是否有异常停留与移动的状况,来协助防止跌倒的问题。除此之外,台北医学大学附设医院院长陈瑞杰认为,拿错药与感染防治也都是医院内部相当重视的几大问题。

无论是药局配错药、护理师拿错药、或是病患拿错药吃等状况都包含在「拿错药」的问题中。陈瑞杰说,现在都以「种包」非「餐包」的方式配药,也就是说,病患该吃药的时候,无论是护理师或是病患自己,都必须注意什么时候要吃哪几种药,其他时段又要吃其他几种药。

 

北医的TED ICU智能重症照护系统

加护病房的感染与败血病状况,也是重症医师相当关注的面向。现代医疗已经有许多阶段都有更智慧化的辅助。北医与台湾人工智慧实验室(Taiwan AI Labs)创办人杜奕瑾合作的人工智慧败血症预测系统,准确率已达85%,能够预测4小时以内的败血症发生机率,必且可提供自动即时预警功能。

由于美国每年有150万的败血症患者,死亡率约33%。陈瑞杰以台湾人口换算下来,全台可能有15万名患者,也因此败血症预测变得相当重要。北医从2018年12月7日开始与台湾人工智慧实验室合作,透过加护病房资料库,来协助建造住院病人状态评估系统。

系统会自动收集资料与分析医疗过程,举例来说,如果水份给得太多,病患就容易发烧、血压也容易下降。陈瑞杰说,有了这套系统,医师得到预警数值,就可以提早准备相关作业。

 

新闻连结: 

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