即時預警敗血症風險！北醫附醫攜手杜奕瑾打造AI醫院
▲北醫附醫院長陳瑞傑（左）與臺灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾（右）簽署協議，攜手打造AI醫療創新醫院。（圖／記者洪巧藍攝）
人工智慧運用越來越廣，臺北醫學大學附設醫院和臺灣人工智慧實驗室攜手合作打造AI醫療醫院，首波合作鎖定智能重症照護系統，在人工智慧的幫忙下，可以即時預警敗血症的發生風險來提高患者的存活率，現階段準確率已經可以達到8成。
北醫附醫院長陳瑞傑表示，在加護病房裡，敗血症是很重要且致命的疾病，各種感染最後都可能出現敗血症，在美國約有1/6的死亡率，如果能夠及早發現，給予抗生素等治療，可以有效提升病患預後。
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拋轉、整合、計算與紀錄，並據此預測敗血症的發生率，醫護團隊利用時序性的生命徵象以及病患背景資料，平均可以在4小時左右估算出敗血症風險。
杜奕瑾表示，藉由北醫附醫智能重症照護系統蒐集患者大數據資料提供AI進行兩個月的學習，現在已經可以即時判斷敗血症，且準確率高達8成5，可作爲預警系統，而後續也期望持續的進步，讓準確率可以超過9成。
其實敗血症對於杜奕瑾有特別的意義，他透露，自己的母親也在五年前因爲敗血症過世，很多人在敗血症初期症狀瑾類似小感冒，很容易忽略。透過相關數據蒐集，可以做出一定程度的判斷預警，可以及早讓醫療團隊做出處理，他感嘆，若當時有這個系統，或許他母親的遺憾就不會發生。
北醫附醫與臺灣人工智慧實驗室7日舉行合作簽約儀式，正式展開爲期五年的跨界合作，攜手打造AI醫療創新醫院。陳瑞傑表示，除了敗血症外，目前也規劃將技術應用於加護病房精神疾病的預警。
除了生理資訊判別外，預防病患跌倒更是照護重要的課題，爲降低病患跌倒的機率，臺灣人工智慧實驗室將運用機器學習過往跌倒的病患記錄，預測跌倒高風險族羣，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。