台灣人口老化速度快，再過幾年就將迎來超高齡化社會。許多長者病患身體不適就醫時，往往無法正確表達自己身體哪裡不舒服，而使醫生在醫療判斷上十分不易。
為了解決這項難題，奇美醫學中心醫療大數據研究團隊在去年底推出「AI高齡流感病情預測系統」，把近十年在奇美醫療體系高齡病人的流感資料，總共5千多筆作為基礎，使用AI機器學習建立預測模型與醫師看診系統結合。
當醫師在看診的時候，就能透過該系統更即時且準確地預測高齡流感病人預後，成為醫師、病人及家屬輔助治療的重要參考。
而在「AI高齡流感病情預測系統」的基礎上，奇美醫學中心急診部也陸續開發「AI胸痛預測」、「AI急性胰臟炎預測」 等其他AI疾病預測系統，來輔助醫師做決策與判斷，進而增加醫療照護的品質與效率。
近年來有越來越多醫院都導入區塊鏈、人工智慧、雲端等新興科技技術，為的就是推動數位轉型，以下這5間醫院也都在近幾年導入了AI技術。
永和耕莘醫院
永和耕莘醫院在今年3月，導入微軟與合作夥伴開發的「AI口罩與紅外線溫度一站式檢測裝置」。
利用微軟AI科技，除了可以協助醫護人員快速偵測民眾體溫是否異常，以及有沒有配戴口罩之外，還能藉此減低第一線醫護人員的感染風險及工作負擔。
長庚醫院
林口長庚醫院在2018年成立「人工智能核心實驗室」，利用AI技術為醫師減輕負擔，並增加看病效率。
而在去年，長庚人工智能核心實驗室決議導入四套NVIDIA DGX-1系統，搭配NVIDIA AI軟體解決方案平台作為基礎，發展基於影像辨識的AI醫療影像系統。
根據NVIDIA說明，過去自動化技術僅能將各種醫療資料送到醫療人員眼前，但最終仍需透過專業醫師來判讀醫療影像資訊，而醫療影像判讀對於醫師來說卻是耗時耗力，所以長庚醫院一直希望能藉由自動化技術，來改善醫療影像判讀流程。
所以透過NVIDIA AI系統導入長庚醫院，將能改善整個醫療流程，使醫師更能專注在與病人之間的互動及傾聽。
南投醫院
衛生福利部南投醫院引進醫療用人工智慧輔助影像辨識系統，透過AI判讀患者的X光片、乳房攝影、低劑量肺部電腦斷層等，不僅能快速掌握病人情況，也能增加患者治療的即時性，藉此提升醫療品質。
台北榮總
台北榮總在2019年建置大數據中心及醫療資料庫，並且推出全國首創的AI輔助醫師診斷門診，科別包括心房顫動電燒、神經影像診斷、脊椎骨折影像等，北榮也將AI運用在包括青光眼、視網膜病變等影像判讀上。
藉由AI影像檢查，來判斷患者的病發位置，還能在手術前預測復發率、提高診斷準確率等。
台北醫學大學附設醫院
北醫附醫與台灣人工智慧實驗室，合作打造AI醫療創新醫院。在加護病房導入「TED-ICU智能重症照護系統」，利用AI技術自動完成病患的生理資訊拋轉、整合、計算、紀錄、預測，希望能將敗血症預測所需時間，從目前平均4小時縮短到即時預警，藉此提升敗血症病患的存活率。
另外，北醫附醫也打造出自動化的「智能藥物調劑系統」，整合上游的藥品採購、中游的藥品分類與管理，以及下游的藥品調劑與運送，藉此降低錯誤給藥的機率，也節省人力成本。
國泰綜合醫院
國泰綜合醫院與新創團隊雲象科技，合作研發出「腸道內視鏡影像AI系統」，讓醫師在執行內視鏡檢查時，可以利用AI系統即時輔助醫師進行判讀。
在進行腸道內視鏡時，僅靠醫師的肉眼檢查，有可能會有疏漏之處。所以藉由這套AI系統，能更精準地偵測並且標示出息肉位置，不僅幫助醫師做出更準確的判斷，更是造福病人。
（以上圖片為示意圖/取自pixabay）
