台大打造"未來急診室" 開發13個適用於急診人工智慧模型
新網記者歸鴻亭台北特稿
2023/2/20 下午 06:01:00 / 醫療保健
台大醫院急診醫學部與台灣大學AI中心歷時3年合作開發出人工智慧急診輔助系統,成功開發出13個模型,分別應用於急診流程的6個流程關鍵,今(20)日舉行記者會正式發表。
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台大醫院院長吳明賢說明該院與台大AI中心共同打造人工智慧急診AI創新醫療流程改善急診壅塞問題。(歸鴻亭攝影) |
台大醫院院長吳明賢表示,人工智慧急診輔助系統開發出來的13個模型,分別應用於急診流程的6個流程關鍵,可協助醫師更準更快做出決策,可望更快辨識出住院可能性高的病人。去年九月起,總院急診的資深醫師已經開始試用、確認可信度,今年二月雲林分院、新竹分院也會開始試用,預計下個月總院急診也有更多醫師有使用權限。
台大醫院急診醫學部主治醫師方震中指出,提高輕症病人來急診的部分負擔,這無法解決急診壅塞,因為壅塞的主因是需要住院的病人上不去,輕症看完就回家了。台大醫院急診平均每天有兩、三百名病人出入,隨時現場都有大約一百多人,有的正在等待住院,有的等下又就會回家,病人都想早點知道自己到底是需要住院還是可以回家,醫師也想知道的更多。以病人最常問的「何時可以離開急診」,醫師就要評估他住院可能性高不高、暫留期間有沒有死亡風險、在急診停留超過24小時的機會高不高,回家病況是否會惡化再返診。
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臺灣大學副校長廖婉君分析AI可以輔助醫師做判斷。(歸鴻亭攝影) |
臺灣大學副校長廖婉君分析,過去這些問題都要靠資深醫師根據經驗來決定,現在有學習過上百萬筆資料的AI,跟句每15分鐘就更新一次的最新資料,可以輔助醫師做判斷。資歷不深的年輕醫師就像被打通任督二脈,一下子就有10年功力,病人可以得到品質更穩定的優質醫療。根據資深醫師的試用,目前認為7成以上的模型判斷都是準確的。
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台大醫院醫學急診部主任黃建華表示,目前於院內所建置的急診私有雲平台。(歸鴻亭攝影) |
台大醫院醫學急診部主任黃建華表示,目前於院內所建置的急診私有雲平台,其中有6台專屬GPU與CPU伺服主機,區分為兩個高可用叢集(HA Clusters),以提供AI模型訓練與推論的算力資源,並能支應急診24小時穩定運作需求。智慧急診流程所需之各項服務、AI模型、數據管理平台均在此私有雲平台運行。此平台整合數據介接傳輸、模型部署更新、運算資源分配、數據分析圖像化顯示介面等功能;平台上也同時運行數項臨床服務系統,包括AI輔助系統、急診中控台即時看板、病床管理系統、病床與設備定位系統等。
黃建華說明,研究團隊與業界夥伴依據台大醫院急診使用需求,在急診私有雲平台上,以一年半時間共同開發出智慧急診AI輔助系統,介接數百個即時病歷項目欄位與醫療影像,以每15分鐘頻率更新每位急診病患狀態與AI建議,並能同時追蹤多院區至少500名以上急診病患。藉由使用AI輔助系統,醫師能隨時掌握負責病患狀況。
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臺大醫院打造人工智慧急診團隊合影。(歸鴻亭攝影) |
台灣大學人工智慧研究中心執行長杜維州表示,為使各地區均能運用創新智慧醫療工具,去年9月起總院急診的資深醫師已經開始試用、確認可信度,今年2月雲林分院、新竹分院也會開始導入試用,預計下個月總院急診也有更多醫師有使用權限,期待加速用於臨床。