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）。

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。