即时预警败血症风险！北医附医携手杜奕瑾打造AI医院
▲北医附医院长陈瑞杰（左）与台湾人工智慧实验室创办人杜奕瑾（右）签署协议，携手打造AI医疗创新医院。（图／记者洪巧蓝摄）
人工智慧运用越来越广，台北医学大学附设医院和台湾人工智慧实验室携手合作打造AI医疗医院，首波合作锁定智能重症照护系统，在人工智慧的帮忙下，可以即时预警败血症的发生风险来提高患者的存活率，现阶段准确率已经可以达到8成。
北医附医院长陈瑞杰表示，在加护病房里，败血症是很重要且致命的疾病，各种感染最后都可能出现败血症，在美国约有1/6的死亡率，如果能够及早发现，给予抗生素等治疗，可以有效提升病患预后。
北医附医去年于加护病房全面导入「TED-ICU智能重症照护系统」，自动完成病患的生理资讯抛转、整合、计算与纪录，并据此预测败血症的发生率，医护团队利用时序性的生命征象以及病患背景资料，平均可以在4小时左右估算出败血症风险。
杜奕瑾表示，借由北医附医智能重症照护系统搜集患者大数据资料提供AI进行两个月的学习，现在已经可以即时判断败血症，且准确率高达8成5，可作为预警系统，而后续也期望持续的进步，让准确率可以超过9成。
其实败血症对于杜奕瑾有特别的意义，他透露，自己的母亲也在五年前因为败血症过世，很多人在败血症初期症状瑾类似小感冒，很容易忽略。透过相关数据搜集，可以做出一定程度的判断预警，可以及早让医疗团队做出处理，他感叹，若当时有这个系统，或许他母亲的遗憾就不会发生。
北医附医与台湾人工智慧实验室7日举行合作签约仪式，正式展开为期五年的跨界合作，携手打造AI医疗创新医院。陈瑞杰表示，除了败血症外，目前也规划将技术应用于加护病房精神疾病的预警。
除了生理资讯判别外，预防病患跌倒更是照护重要的课题，为降低病患跌倒的机率，台湾人工智慧实验室将运用机器学习过往跌倒的病患记录，预测跌倒高风险族群，并进一步判别病患跌倒的原因，盼能于用药与照护上提供护理人员参考与协助。