新網專題台大打造"未來急診室" 開發13個適用於急診人工智慧模型

台大打造"未來急診室" 開發13個適用於急診人工智慧模型

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〔新網記者歸鴻亭台北特稿〕　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。

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。

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。

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。

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。