健保署重度级急救责任医院急诊即时讯息显示,台大医院目前有106人持续等待住院中,为台北市急诊等待住院人数最多的医院,台大急诊医学部主治医师方震中表示,每天有300余人前往急诊就诊、100多人留观,需要住院的病患通常要等待2到3天才有病床,并因此造成急诊雍塞的问题,即使未来健保部分负担调整,也无法改善此一情况,因为关键在于等待病床、而非大量的轻症病患。

方震中指出,急诊雍塞原因是因为病人没有适当去处、所以停留在急诊,病人想知道能不能回家,但医师也在想病人需不需要住院、危不危险、返家后会不会恶化等,在过去需要仰赖医师经验判断,本次台大医院耗时3年、针对总院与新竹分院长达10年期间的125万笔病历资料进行分析,发展AI模型。

台大医院急诊部主治医师方震中。庄宗达摄
台大医院急诊部主治医师方震中。庄宗达摄

针对AI可提供的帮助,方震中说,急诊病患到院后,会经过检伤、挂号、医师诊断、处置、护理照顾、离院或住院等多个阶段,而AI决策辅助系统可以协助进行4大判断与预测,包括停留时间、急诊转住院、急诊部死亡、离部后3天内返诊机率等,而医师可以参考AI提供的处置建议,AI也会同时展示与当下病患情况类似的15个历史个案,作为医师决策的辅助资料。

科技部台湾大学人工智慧中心执行长杜维洲进一步表示,本套AI系统在去年9月已经在台大总院供资深医师使用,但主要目的是「验证」AI提出的建议可信度如何,最终医师给出70%的满意度,本月本套系统也开始提供给云林与新竹分院,接下来经过调整后,3月起将再扩大总院的使用族群、加入住院医师。

台大医院急诊部主任黄建华。庄宗达摄
台大医院急诊部主任黄建华。庄宗达摄

台大医院急诊医学部主任黄建华则提到,解决急诊壅塞是最重要的目标,目前还无法完全确定此一AI模组提升的效益,但透过前瞻性研究,粗估个急诊步骤加快20%可以做到的,未来更多患者资料投入AI的分析与学习,也会有累积性加乘效果。

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