智慧急診

Smart ED


國立臺灣大學王偉仲教授 (左起)，臺大醫院急診部黃建華主任、王志宏醫師與醫學影像部陳柏廷醫師，帶領跨領域團隊執行科技部「智慧急診」計畫。

科技部「智慧急診」計畫團隊成員，於「2020 台灣醫療科技展」展示 PXR 系統。


  • 智慧急診


急診醫學是健康照護醫療中重要的環節，其中，「急診壅塞」是全球共同關注的議題，急診壅塞會導致健康照護品質顯著下降，醫療可近性明顯不足，造成醫護人員的負擔加重。為了緩解此困境，國立臺灣大學 MeDA Lab，與國立臺灣大學醫學院附設醫院急診部合作，建立「即時危險分級及辨識 PXR」 和「心跳停止事件的預後評估 CAE」開發團隊，以早期偵測出病情惡化的症狀及特徵為目標，調整治療及監測方式，進而改善病患之預後，並協助急診流程的進行，增進病患之安全及醫療效率。


即時危險自動偵測

PXR(Portable X-ray)

X 光影像（X-ray Image）在醫療場域中的應用非常普及。急診醫學中，可攜式 X 光機（Portable X-ray, PXR）是重要的診斷與檢查工具，然而，從病患做完檢查後，將影像上傳資訊系統，而後到醫師判讀的流程仍是相當耗時，此過程通常需要 30 到 60 分鐘，可能因此貽誤了診斷及治療先機。

針對此一臨床困境，國立臺灣大學 MeDA Lab 與國立臺灣大學醫學院附設醫院急診部黃建華主任及王志宏醫師團隊合作，深入分析臨床醫療流程，開發 AI 輔助偵測系統，當病患照完可攜式 X 光後，影像會即時自動上傳至醫院與急診室的醫療影像儲存傳輸系統 (PACS)，而移動式 X 光機上的 iPad，將會自動讀取急診室 PACS 的影像資料，並同時透過已開發完成的人工智慧模型，判讀病患的影像中是否有出現「肺炎」、「氣胸」、「肺結核」的病灶，此外，針對剛完成插管的病患，此系統將協助醫師判斷其影像上是否有「鼻胃管」、「中央靜脈導管」、「氣管內管誤置」的情況，如此一來便能即時示警，讓醫師可以迅速做出處置。


  1. 可攜式 X 光機的影像資料會傳入急診部的 PACS

  2. 與可攜式 X 光機連結的 iPad 會抓取 PACS 上的資料並作影像分析與判讀

  3. 若有發現肺炎、氣胸、肺結核的病灶或是鼻胃管、中央靜脈導管、氣管內管之誤置則立即警示醫師


心跳停止事件預後評估

CAE (Cardiac Arrest Event)

當急診室醫師面對緊急心跳停止的病患，經常需要採取低溫治療措施，藉此降低腦部受到永久性傷害的機率。然而，進行低溫治療需綜合考量病患的生理數值與醫學影像等資料，藉以作出精確判斷。

因此，關於低溫治療措施的挑戰，在於建構一套「心跳停止事件預後評估系統」，以輔助醫師在緊急情況下作出更精準的治療決策。

國立臺灣大學 MeDA Lab ，與國立臺灣大學醫學院附設醫院急診部黃建華主任團隊合作，共同開發心跳停止事件的預後評估系統（Cardiac Arrest Event, CAE）。

本系統利用先進人工智慧技術，深入分析心跳停止後各個症候的相關表現，同時剖析生理數據及醫學影像等多重信息。其中，本系統透過利用電腦斷層影像評估腦部損害及預測神經學預後模式、腦波評估腦部損害及預測神經學預後模式、預測心跳停止病人神經學預後模式、建立多模式聯合 (multimodal) 預測模式等，提供急診室醫師作為評估參考指標，以達到臨床上最佳化治療效果，進而改善病人預後狀況、增進病患安全及醫療效率。

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