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北榮資訊室主任 在 Yahoo奇摩3C科技 Facebook 的精選貼文
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北榮資訊室主任 在 台灣人工智慧學校 Facebook 的最佳貼文
【台中小聚】AI的現在進行式 : 醫療科技的AI化
四月份小聚就精彩萬分 ! 中醫大陳怡文副主任與工研院巨資中心姜林琬樺組長與王邦傑經理的分享內容格外引人入勝 緊接著，我們即將在五月迎來兩位在醫療資訊業界擁有豐富經驗的校友：孫培然主任與黃冠凱主任， 兩位皆是實務與理論兼具的專業人士，經由這次的小聚，與會者將能更貼近現場的真實運作， 絕對不容錯過 !
【活動日期】2021/5/20 (四) 18:30-21:30
【活動地點】台灣人工智慧學校台中分校
(地址: 台中市北屯區經貿路一段296號，請由信平路進入)
【議程】
18:00 - 18:30 報到及自由交流
18:30 - 18:35 主辦單位致詞與講者介紹
18:35 - 19:15 【AIoT 賦能醫療現代化應用】
19:15 - 19:55 【智慧醫療趨勢與轉型探討】
19:55 - 20:05 現場提問
20:05 - 20:30 自由發表與商機交流時間
【主題1：AIoT 賦能醫療現代化應用】
【講者：孫培然 Pei-Ran Sun】
現職：中國醫藥大學附設醫院資訊室 副主任
專長：AIoT 賦能醫療現代化應用
經歷： 國家醫療品質獎 智慧醫療評審委員 可信科技股份有限公司 總經理 敏盛醫療體系 資訊長 中山醫學大學附設醫院 資訊室 主任 中山醫學大學 電算中心 主任 童綜合醫院 資訊室 組長 榮民醫療體系資訊整合 專家顧問 醫院資訊與智慧醫療促委會 會長 臺灣醫學資訊學會 理事
【主題2：智慧醫療趨勢與轉型探討】
【講者：黃冠凱 Kevin Huang】
現職： 衛生福利部彰化醫院 醫務行政室 主任 台灣人工智慧協會 監事 Digitimes 智慧醫療 專欄作家 醫療系統聯盟 智慧醫療主編
專長： 企業流程再造、數位轉型、 ISO9001、個資法、電子病歷
經歷： 醫療體系服務十多年以上，負責過領域有醫院企劃、品管、資訊、健保與電子病歷等領域，發表多篇醫療品質與醫療資訊相關領域學術文章與專欄報導。
【自由發表與商機交流時間】
即使不是講者，你也可以上台有3分鐘的自由發表時間。你可以招募員工、尋找Partner、自我推薦、介紹自己正在做的Project。讓別人認識你，促進彼此交流媒合。
【關於台灣人工智慧學校小聚】
持續透過在台灣人工智慧學校全台校區的 meetup 聚會，招集人工智慧相關領域的工作者及同好。讓各領域的朋友們在這裏有一個認識彼此，交流媒合的機會。
參加方法及需知:
* 本活動為免費報名參加。
* 響應節能環保，請自行攜帶水壺或環保杯。
* 請於 18:30 前報到入場，逾時不候，不要遲到了喔！
* 因應防疫，請參加者 : 接受測溫、酒精消毒雙手並全程佩戴口罩；入場皆採實名制，並且現場不供餐。
📣報名連結 https://neti.cc/9RZ8GmJ
＃台灣人工智慧學校台中分校
北榮資訊室主任 在 台灣光鹽生物科技學苑 Facebook 的最佳解答
<生技醫藥新訊>
洗腎突發心衰怎麼辦？北榮即時預警AI一秒就知道！
臺北榮總今（13日）揭露一套即時血液透析AI預警系統，可根據洗腎機每秒產生的上百組參數，來預測每位病友的心衰竭風險和乾體重預測，準確率達90％。這套系統能即時處理大量參數的關鍵，在於連續型資料庫，可即時處理大量資料，最高每秒可達上萬筆。在應用上，這套AI有如戰情室儀表板，直接呈現在臺北榮總洗腎中心的螢幕上，醫護人員一眼就可看出高風險病患和風險因子，來即時處理。
▪ 臺灣年洗腎患者超過9萬人，半數因心血管疾病死亡
臺北榮總腎臟科主任唐德成是這項AI預測專案的關鍵推手，他指出，臺灣洗腎人口密度世界居冠，每年超過9萬人洗腎，其中有半數因心血管疾病死亡，心衰竭就是重要死因之一。
不只如此，每次洗腎後的乾體重設定，也是一個重要因素。所謂乾體重，是指患者洗腎後的正常體重，也就是無過度脫水、血壓正常狀況下的體重。這個體重通常仰賴醫生經驗來設定，而醫生經驗多以嘗試錯誤（Try and error）累積而成，有經驗的醫生至少需要3個月至半年，才能抓到準確的建議值。
比如，病友每次洗腎約4小時，每月平均洗13次，每次洗腎約增加2至5公斤，要是乾體重設定不準確，就會造成脫水過多（引發肺積水）或脫水太少（引發血壓下降），「對有共病的病人來說，容易引發心衰竭，」唐德成說。
此外，洗腎過程造成的併發症，像是血壓下降、抽筋、出血等，也得靠醫生依當下的病況和儀器判斷，再進行治療。雖然，唐德成過去就推動打造一套血液透析無紙化系統，來記錄洗腎過程的資訊，護理人員也能從中查詢病人洗腎時發生的事件和處置。「但即便無紙化，患者洗腎時，護理人員還是得每半小時，手抄患者所有生命參數。」他深知，這個做法難以即時因應突發狀況，因此才決定打造AI預警系統，根據洗腎機的每秒參數變化，來進行風險預警。
▪ 用連續型資料庫整合1.1億筆即時參數，來訓練風險預警AI
於是，唐德成聯手臺北榮總腎臟科主治醫生歐朔銘、臺北榮總資訊室工程師朱原嘉，於1年半前找來數據分析廠商SAS，著手開發造這套風險預警AI。
他們將風險預警分為兩種，首先是心衰竭風險預測。這套AI的訓練資料有臺北榮總大數據中心的健保大數據，比如病歷、檢驗結果、用藥資訊等資料，還有血液透析機每秒產出的上百組參數。
朱原嘉表示，光是取得機器產出的參數，就是一大工程。因為，透析機雖能產生上百組參數，但原廠只設定顯示常用的5、6組，因此，要自行介接其他參數，還得向廠商取得SDK，光是討論過程就重複了好幾次。
取得參數後，團隊還有另一個挑戰，也就是「資料對齊。」朱原嘉指出，不同廠牌透析機產出的參數單位並不一樣，團隊花了不少時間一一詢問原廠，再統一單位。
此外，由於機器每秒產生高達200組的龐大數據，1年半下來可達1.1億筆，這些參數包括動靜脈壓、血流量、導電度、脫水速度、脫水量、透析液流速等，但團隊必須從中找出最具影響力的參數，作為儀錶板上的風險預測關鍵因子。他們先是從200組參數中，挑選140組來優化，最後再挑出最關鍵的10組（以左心室射出功率LVEF為主要指標），在儀錶板上呈現給醫護人員查看。
▪ 用連續型資料庫解決無紙化做不到的即時預警
朱原嘉坦言，光是清理資料、資料介接等前置作業，就花了專案9成時間。在這段時間裡，他們也設置連續型資料庫，來處理每分鐘寫入的130筆資料。這個資料庫很特別，雖然每秒最高可處理上萬筆資料，但朱原嘉指出，資料庫只會記錄有變動的資料，因此不會快速消耗容量。
目前，這套心衰竭預警AI確度為90％，醫護人員可透過洗腎中心儀表板，來隨時掌握病人動態。
歐朔銘表示，未來將持續優化模型，希望將準確度提升至和人類醫生一樣的95％。
▪ 乾體重預測AI降低80%誤差率
除了心衰竭風險，這套AI還可進行乾體重預測。歐朔銘指出，乾體重調整約為病人體重的5％，通常仰賴醫生經驗，但由於病人體重會動態變化，因此每次透析前，需要微調脫水量（約增減300克至500克），來達到設定的乾體重。
不過，血液透析過程變化快速，最後實際的脫水量可能會與透析前的預測有所誤差，平均誤差約為200克左右。
而臺北榮總完成心衰竭風險預測AI後，也緊接著用這些資料，來訓練乾體重預測AI，成功將誤差值縮小至40克，也就是讓誤差下降了80%。
未來，臺北榮總團隊會持續優化模型，進一步打造肺積水預警AI，另一方面也將採用國際醫療資料交換標準FHIR，讓模型更容易介接不同廠牌設備的資料，將AI模型商品化。
文章來源：https://www.ithome.com.tw/news/143813
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