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當AI結合醫療 及時發現提升預後
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【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。
緊急醫療優先搭機 澎湖鄉親叫好
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中國時報【陳可文╱澎湖報導】
搶救交通大作戰，因應離島澎湖居民就醫等緊急搭機需求，澎湖縣政府與遠東航空公司25日簽署「澎湖居民應急或緊急醫療優先搭機」案意向書，7月起每班次將提供2至3個機位，澎湖鄉親鼓掌叫好。
夏天澎湖旅遊旺季遊客多、冬天觀光淡季航班減機位少，澎湖航線常常一位難求，澎湖居民偶遇就醫或奔喪等急迫性搭機需求，卻陷入沒機位的窘境。
澎湖縣議會多次為民請願爭取，縣府積極協調各航空公司，終於獲得遠東航空率先力挺，25日縣長陳光復與遠航營運長曾金池正式簽署澎湖居民應急或緊急醫療優先搭機案意向書。
曾金池表示，未來每日澎湖往返台北、高雄及台中航線，將視ATR機型航班每班次保留2個機位、MD機型航班每班次3個機位，協助澎湖居民緊急醫療搭機需求，提供更便利完善的照顧與服務。
陳光復謝謝遠航造福回饋地方，解決民眾緊急機位需求，紓解苦等候補時間，更貼近鄉親生活，再次獻上最誠摯的感謝。
縣府指出，優先專案將於7月起開始實施，機位保留至航班起飛前60分鐘，有搭機需求鄉親逕向澎湖縣政府鄉親機位需求服務窗口或1999縣民服務專線洽詢申請。
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