健康中心／綜合報導
為解決醫院常見的急診壅塞問題，台大醫院和國科會、科技業者合作，研發出一套智慧急診醫療流程，將院內過去10年、累計超過100萬筆病歷及影像資料，去識別化後、上傳到雲端成為模型，讓急診流程全面智慧化，成功開發13個AI模型，讓第一線急診醫師可以藉由模型參考，對病人快速且精確的診斷，準確率達7成。
台大醫院與台大AI中心共同打造人工智慧急診，AI創新醫療流程改善急診壅塞問題。（圖／台大醫院提供）
台大醫院整合院內各科部室、台灣大學AI中心多個研究團隊以及華碩雲端、研華、商之器科技、維曙智能科技等業界，投入人力、設備、軟體等，建置台大醫院急診私有雲基礎算力、數據平台、以及串接院內數百項即時多模態病歷資料，開發即時AI輔助系統。
台大醫院醫學急診部主任黃建華表示，急診有六大關鍵流程，醫師在每一關要做出判斷都會花費很多時間，必須蒐集很多資訊，以確保判斷正確，而AI投入急診的最主要目標，便是解決急診壅塞問題。此AI模型應用在急診檢傷、醫師問診、胸部X光檢查、管路誤置偵測、院內心跳停止預後建議、留觀離部評估、早期高危險偵測預警各階段。
黃建華說，3年前開發AI模型，去年9月正式在台大總院供資深醫師使用，這個月又擴及雲林跟新竹分院，根據目前的測試結果，在每一階段的判斷速度都獲得提升，包括判斷病患是否可回家還是需要進一步住院、正確診斷疾病等，皆能加快20%速度，有效縮短病患留院時間、提高急診處理量能。
台大醫院指出，智慧急診AI輔助系統，介接數百個即時病歷項目欄位與醫療影像，以每15分鐘頻率更新每位急診病患狀態與AI建議，並能同時追蹤多院區至少500名以上急診病患。藉由使用AI輔助系統，醫師能隨時掌握負責的病患狀況，如同有位AI助理隨時提醒，不僅減輕醫師負擔也達到一致的醫療品質。
台大醫院強調，為確認臨床效益，並兼顧病患隱私，整個急診創新流程撰寫嚴謹的IRB計畫書經台大醫院倫委會審核同意，所有病歷與影像資料以即時去識別化的方式進行臨床試驗，已有近萬名案例進行驗證。為使各地區均能運用創新智慧醫療工具，台大規畫從這個月起陸續在雲林分院及新竹分院導入試用。不僅能平衡城鄉醫療資源差距，也能依據不同區域看診需求，持續收集資料並進行調整優化。
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