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医疗AI分众应用 北荣将用NLP满足急诊病患需求

陈适安认为,观察医疗流程,能让医疗人工智能更贴近民众。蔡腾辉摄

许多医院已经逐步导入人工智能在医学影像分析、台大医院也在病历编码效率化努力中,而台北荣民总医院(以下简称北荣)预计将透过自然语言处理的方法,了解急诊室病患的需求与医疗流程可以改善的面向。

急诊室的流程重点除了急重症的快速治疗与防止感染以外,病患的伤检分类以及优化等待时间未来都可望以人工智能的方式来协助。

透过AI提升急诊病患满意度

台北荣民总医院(以下简称北荣)副院长陈适安说,在急诊室,外伤重症要马上开刀、休克病患要马上协助治疗,然而其它病情较没有立即生命危险的病患,在急诊室可能要等待许久,护理人员可能可能1个小时,来量1次血压心跳等生理数据,但之后又要再等1个小时。

未来北荣也预计要透过物联网医疗量测设备加上自然语言处理(NLP)的人工智能技术来分析,急诊室的医学流程、病患需求、服务满意等综合状况。陈适安举例,藉由量测设备收集急诊室待诊病患的心跳、体温、呼吸等生理数值信息,将数据量化分成不同类别的点数,再加上经过病患签署同意书后,收集急诊室病患在Facebook、Instagram、Twitter等社群媒体上与医疗服务相关的文章内容和关键字、与朋友之间讨论对谈医疗服务体验等感受,甚至是与家属之间的抱怨、焦虑、讨论资料,再透过NLP的方式来分析,增进急诊的服务。

药物与外在的治疗固然重要,但其实有时候生病,病患最需要的是医师与护理师的关怀。陈适安说,「医疗人工智能要接地气,才会真正实用」。除了医学影像以外,将医疗人工智能融入在生活之中,符合病患的就医心情体验与流程等生活日常当中,才可以既帮助医师了解病患、关怀病患,又可以提升医病关系。

如何提升智能医疗科技的导入:分众发展

针对AI与大数据分析技术等软硬件集成的智能医疗新科技应用,陈适安表示,在探讨医疗院所之内的科技导入之前,其实想想一般民众对于3C产品的使用情况也能略知一二。

有些人喜欢使用科技产品、有些人偶尔用、有些人可能完全不用。也因此,无论象是癌症医疗的影像辅助分析判读的B2B 医疗AI,或是给民众使用的简单初级快筛App的B2C 医疗AI,如何在日常生活的既有使用习惯当中,导入这些技术,才会是导入的关键。也就是说医疗人工智能的应用要「分众发展」才能有效对接。

穿戴装置的导入:正确以外 更要有分科分析

身兼国立阳明大学内科教授并且在心脏专科有多年经验的陈适安表示,穿戴式装置所量出来的内容,应该要有更多分析,而不只是数据呈现而已。除此之外,分析的数据还要分科细部的分析。

比方说,如果藉由动态心电图设备(ECG Holter)量测出使用者可能有心律不整的状况,那也还要再进一步分析与归类是哪里一类心律不整,比方说心房颤动(atrial fibrillation;AF)、上心室心博过速(supraventriculartachycardia) 、房室结回旋性的心搏过速(atrioventricular nodal reentrant tachycardia;AVNRT) 、沃夫- 巴金森- 怀特症候群 (Wolff–Parkinson– White syndrome;WPW syndrome)、心房扑动(atrial flutter;AF2) 和心房频脉(atrial tachycardia;AT)、心室性心搏过速(ventricular tachycardia;VT)、心脏传导障碍(heart block)。而这些都是可以透过AI来执行,去除讯号杂讯,并且让医师的诊断更有效率。

北荣目前也与广达合作,发展第二代心电图穿戴量测装置。现在电池续航力有14天,未来希望增加到30天,并且更轻薄短小。量测的内容可以透过医院内部的网络传输到教学中心、急诊室等各中心的储存与分析中心。若是技术团队能力与时间足够的情况下,陈世安认为,每种心律不整的AI算法也都要不同,才能提供最正确与专业的医疗服务。


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