急診壅塞亮紅燈　台大AI急診助診治速度加快20％

台大針對急診六個關鍵，開發對應的AI模型，包括輔助醫師診療，包括急診檢傷、醫師問診、胸部X光檢查、管路誤置偵測、院內心跳停止預後建議、留觀離部評估、早期高危險偵測預警各階段

１快速精確的電子化檢傷：

用於預測檢傷等級、住院機率、留院時間，進行有效準確的檢傷分級分流。

２快速精準的病史分析：

依據病人病史預測潛在癥狀與診斷的ICD code，提醒可能的病因與處置。

３即時危險分級及辨識：

對躺床病患以平躺胸部X光影像進行即時判斷，同時偵測是否感染肺結核、偵測有無氣胸癥狀與位置、及偵測是否有導管誤置情況發生。

４及早及適當安全的離部：

預測3日再回診可能性、留觀期間死亡機率預測、住院可能性預測、停留超過 24 小時預測、相似病歷取回機制，評估病患離院風險。

５心跳停止事件的預後評估：

由腦部CT影像自動偵測與計算腦部灰白質比率，快速且精確評估病患後續治療規劃。

６病患手環早期高危示警：

急診病患戴上智慧型手環，可隨時監看生理訊號，由模型偵測30~60分鐘後高危險狀況發生機率並即時提出警告，臨床醫護人員可提早介入處置。

台大AI急診已獲該院人體研究倫理審查，所有病例與影像資料皆以即時去識別化的方式進行臨床試驗，已有近萬名案例進行驗證，準確率達7成以上。目前台大醫院總院已於去年9月使用，今年2月起陸續在雲林分院及新竹分院導入試用，期待加速用於臨床。

本文經 健康醫療網 授權刊登，原文發表於此
【健康醫療網／記者鄭宜芬報導】2023/02/21