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下面附上一則新聞讓大家了解時事
當AI結合醫療 及時發現提升預後
【健康醫療網／記者蔡岳宏報導】臺北醫學大學附設醫院與台灣人工智慧實驗室日前舉辦合作儀式，由北醫附醫陳瑞杰院長與台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾簽署協議，展開為期5年的跨界合作，攜手打造AI醫療創新醫院。
首波合作鎖定「TED-ICU智能重症照護系統」，藉由人工智慧運用於臨床醫療資料，盼能將預測敗血症的時間由目前平均4小時縮短至即時預警，提升敗血症病患的存活率。
人工智慧結合醫療 及早發現預後佳
雙方合作將由北醫附醫提供專家標注的臨床資料，與臺灣人工智慧實驗室共同探討並開發人工智慧算法與系統，並將研究成果建置於醫院臨床系統，包括TED-ICU智能重症照護系統及住院病人狀態評估系統為首波重點。透過人工智慧在臨床醫療的運用，發展更即時、準確的醫療輔助與預測系統。
北醫附醫陳瑞杰院長表示，加護病房病患病情瞬息萬變，其中，敗血症是重症醫療很重要且致命的疾病(全球發生率每10萬人437名)，且在美國有高達三分之一的死亡率。目前篩檢敗血症的方式如SOFA、SIRS、MEWS都有其限制，若能及早發現給予抗生素等治療，可有效提升病患的預後。
精準預測4小時後敗血病 AI挑戰及時預警
北醫附醫去年於加護病房全面導入「TED-ICU智能重症照護系統」，自動完成病患的生理資訊整合、計算與紀錄，並據此預測敗血症發生率。醫護團隊利用時序性的生命徵象以及病患背景資料，可預測病患4小時後敗血症風險，比傳統篩檢方法有效。
台灣人工智慧實驗室盼能更進一步運用「TED-ICU智能重症照護系統」資料，針對病患當下狀況預測其敗血症可能性，更早發揮預警功能，讓醫護團隊在最短時間內做出正確處置，提升醫療照護品質。
大數據分析跌倒原因 助護理人員照護
除了生理資訊判別外，預防病患跌倒更是照護的重要課題。為降低病患跌倒的機率，台灣人工智慧實驗室將運用機器學習過往跌倒的病患記錄，預測跌倒高風險族群，並進一步判別病患跌倒的原因，盼能於用藥與照護上提供護理人員參考與協助。
婦人開白內障手術 竟取出27片鏡片
國際中心／綜合報導
英國一名67歲婦人進行白內障手術，沒想到醫生卻在她眼內發現了27片隱形眼鏡，造成她眼睛形成一片藍色像白內障，甚至引起她眼睛長期乾澀不舒適等症狀。
▲婦人開白內障竟取出27片隱形眼鏡。（組合圖／翻攝自地鐵）
據《地鐵》報導，該離奇事件發生於去年11月，英國伯明翰地區索利赫爾醫院，一名眼科醫師摩爾加利艾（Rupal Morjaria）為白內障婦人開刀，卻發現她眼睛裡藏有17片重疊起來的隱形眼鏡，這讓現場醫護人員感到震驚與疑惑。好奇為什麼這麼一大塊東西藏於眼裡，婦人竟完全沒有發現，事後並對婦人做更進一步檢查後，驚人的是又發現了10片隱形眼鏡。
婦人也表示，她過去35年都是配戴月拋一次性隱形眼鏡，不會定期更換，甚至也沒有定期檢查眼睛的習慣，在自己知道此事後她也感到震驚。醫師表示，婦人一直認為是老了所以眼睛不適、乾澀，其實就是眼內大量隱形眼鏡造成。最後報導也指出，醫師再發現多片隱形眼鏡，並延遲白內障第二輪手術日程，以免眼球發炎機率，婦人也在術後兩星期，表示她眼睛已經較舒服許多。
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