致死率達三分之一敗血症 AI將預測時間從四小時變「即時」
敗血症是重症醫療的致命疾病，在美國高達三分一支的死亡率為提升敗血病患者存活率，臺北醫學大學附設醫院繼去年於加護病房全面導入「TED-ICU智能重症照護系統」能預測患者4小時後敗血症的發生率之後，本月七日更和台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）合作簽約，宣布打造能自動預測敗血症的AI系統，讓偵測時間從 4 小時縮短至即時。目前準確率已高達八成五。
而台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）創辦人杜奕瑾的母親也是敗血症離開的讓他更致力於此部分的研究。
判斷是否罹患敗血症，需要經過兩個步驟：首先是要看身體是否有感染(如發燒、肺炎等症狀)；再來看是否有器官衰竭的現象。因此傳統的預測方法，需要花四個小時來檢驗，容易錯過治療的黃金時間。而 AI 敗血症預測系統可以搭配加護病房，擷取每位病人的生理數據，，再把相關影響參數導入演算法，因此能即時判斷之，能幫助醫生在黃金時刻就對症治療，減輕醫生負擔、拯救病患生命。
目前已有北醫、北榮和台大醫院等與台灣人工智慧實驗室合作。
之後，台灣人工智慧實驗室也將針對預防病患跌倒方面，用AI機器學習來建立過去跌倒患者的醫療記錄，預測高風險族群跌倒，並進一步分析病患跌倒的原因，提供護理人員用藥與照護的參考、協助。
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