台灣研發偵測敗血症AI人工智慧系統,省下傳統預測時間更提高準確率!!

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學習Python課程不僅僅是搭上未來AI應用熱潮,如能將AI應用在醫療上就可以救回許多寶貴生命。日前台灣由「PTT創世神 杜奕瑾」創辦的台灣人工智慧實驗室(Taiwan AI Labs)宣布打造出能自動預測敗血症的AI系統,省下以往長達4小時的預測時間,目前準確率已高達80%-85%

致死率達三分之一敗血症 AI將預測時間從四小時變「即時」

敗血症是重症醫療的致命疾病,在美國高達三分一支的死亡率,台灣人工智慧實驗室(Taiwan AI Labs)創辦人杜奕瑾的母親也是敗血症離開的。為提升敗血病患者存活率,臺北醫學大學附設醫院繼去年於加護病房全面導入「TED-ICU智能重症照護系統」能預測患者4小時後敗血症的發生率之後,本月七日更和台灣人工智慧實驗室(Taiwan AI Labs)合作簽約,宣布打造能自動預測敗血症的AI系統,讓偵測時間從 4 小時縮短至即時。目前準確率已高達八成五。

判斷是否罹患敗血症,需要經過兩個步驟:首先是要看身體是否有感染(如發燒、肺炎等症狀);再來看是否有器官衰竭的現象。因此傳統的預測方法,需要花四個小時來檢驗,容易錯過治療的黃金時間。而 AI智慧 預測敗血症系統可以搭配加護病房,擷取每位病人的生理數據,,再把相關影響參數導入演算法,因此能即時判斷之,能幫助醫生在黃金時刻就對症治療,減輕醫生負擔、拯救病患生命。

目前已有北醫、北榮和台大醫院等與台灣人工智慧實驗室合作。

之後,台灣人工智慧實驗室也將針對預防病患跌倒方面,用AI機器學習來建立過去跌倒患者的醫療記錄,預測高風險族群跌倒,並進一步分析病患跌倒的原因,提供護理人員用藥與照護的參考、協助。

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