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當AI結合醫療 及時發現提升預後
【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。
夫妻在庭院挖到「保險箱」 打開驚見鑽石黃金…總價超過156萬元！
▲夫妻在庭院挖到保險箱。（圖／翻攝自Silive.com）
真的挖到寶了！美國有一對夫妻，日前在自家後院種樹，挖到了一個生鏽的保險箱，裡面裝了黃金、珠寶、鑽石、訂婚戒指及美鈔，總價值高達5.2萬美元（約新台幣156.4萬元），原來與7年前的搶案有關。
綜合外媒報導，伊曼紐爾（Emanuel）夫妻住在史泰登島（Staten Island），先前他們住處的樹被鹿啃食，於是決定在自家庭院種幾棵新樹。沒想到，竟在挖地的時候，發現了驚人的東西。
▼保險箱內滿滿鑽石珠寶。（圖／翻攝自Silive.com）
專家推估這塊含有18萬克拉的祖母綠岩石，市場估價約2.38億英鎊（約台幣92.57億元）。據了解，由於巨石距離地面200公尺深，所以花費將近一個多星期的時間，才順利將岩石取出。目前不斷變換祖母綠岩石藏放位置，就是怕當地的黑道會來搶奪。
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