臺大照護不斷線 AI-SWAS追蹤傷口超用心

臺大醫院醫療照護不斷線,讓AI技術應用更貼近病人需求,由臺大人工智慧與機器人研究中心推出的「智慧術後傷口追蹤系統」(AI-SWAS),結合臺大生醫電資所開發技術、臺大醫院專業經驗,研發國內第一套傷口追蹤系統,病人可利用手機AI-SWAS的APP,將傷口狀況拍照上傳,10秒後可收到傷口評估與照護建議;當傷口嚴重時,醫師同步收到簡訊通知,讓病人傷口照護不斷線。

這套系統的開發構想,源自臺大醫院外科部醫師吳經閔提出遠距離照護的需求,結合臺大大學生醫電資所開發技術、臺大醫師的專業判斷。臺大醫院整形外科主任戴浩志指出,臺大醫院每天進行上百人的手術,住院期間有醫護照顧,但出院後傷口追蹤僅能仰賴定期回診,曾有糖尿病患開刀後因感覺遲鈍延誤就醫,直到回診發現傷口已化膿爆開,而AI-SWAS具追蹤、偵測、判讀、及時意見回饋等功能,可降低術後感染、壞死狀況的產生。

AI可精準定位、校正 自動判讀成功率高達9成

臺大生醫電資所博士候選人徐瑞澤表示,AI-SWAS平台囊括醫師與病人端的APP開發,以及患部不同變化的分析過程,目前蒐集46位病人每一天的傷口照片,由醫師選擇131張做資料庫的判準基礎,利用AI類神經網路進行運算,精準定位、解析病人傷口的變化。另外,AI-SWAS內建照片的編修軟體,校正病人上傳傷口照片的明暗、顏色等問題,減少誤判的因素,也順利達成剃除皮膚刺青被視為傷口的成就。

戴浩志指出,目前在臨床使用上的反應良好,AI-SWAS自動判讀準確率高達9成以上,誤差值低於10%以下,以顏色區分不同的狀況,藍色代表壞死、黃色代表感染化膿、粉色代表紅腫,而紅色兩個區塊代表不正常與出血的情況,大幅縮短醫護人員人工判讀的時間。

AI-SWAS誕生有利病人安全

臺大醫院副院長余忠仁指出,科技發展與應用有助於醫療品質的提升,去年臺大人工智慧與機器人研究中心的成立,緊密扣連臨床需求與研發實用性,AI-SWAS誕生即是最好的驗證。當病人傷口癒合產生變化時,AI-SWAS如同數位助理提供參考數據與資訊,病人獲得類似專家的第二意見,同步建立與主治醫師醫師溝通管道,讓病況獲得適當處置,也讓醫護人員以便捷方式進行遠端照護,節省病患往返與醫護工作量,有助於台灣醫療照護在安全、速度、準確性的提升。

病人端APP使用介面,目前僅支援Android 測試系統使用

(臺大醫院公共事務室 提供)。

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AI-SWAS屬測試階段 有利病床週轉率提升

臺大醫院醫務秘書賴飛羆指出,目前AI-SWAS僅適用於臺大本院、Android 系統使用,預計最快1至2個月可在Google Play商店上架,而iOS平台則預估等4至6個月,目前院內計畫將AI-SWAS全面整合進臺大醫院Portal系統,並將這套系統的運用範圍擴大到各類傷口(非手術傷口)的照護,期望將此AI-SWAS應用協助外縣市病人返家後的照護,達成最初遠距離醫療照護的設定,有效提高醫院病床的週轉率。

程婷 編輯

作者

程婷 編輯

曾任職媒體機構,熱愛簡單的科學與醫學新知,用簡單的文字,協助大眾快速理解最新的技術與知識。

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