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醫病》醫師尬學生設計AI醫療 超音波正確率達9成3

台北醫學大學與美國麻省理工學院合辦Hackathon(黑客松)比賽,鎖定人工智慧與健康物聯網去發揮創意,如5人團隊「REterNAL」發想不會跌倒的椅子,利用大數據分析病人各種倒地姿態,結合AI與輪軸機械科技等,可隨病人狀態調整,讓其不會頭部或腰部直接撞地,獲得賽事的最佳創意獎。(記者吳柏軒攝)

台北醫學大學與美國麻省理工學院合辦Hackathon(黑客松)比賽,鎖定人工智慧與健康物聯網去發揮創意,如5人團隊「REterNAL」發想不會跌倒的椅子,利用大數據分析病人各種倒地姿態,結合AI與輪軸機械科技等,可隨病人狀態調整,讓其不會頭部或腰部直接撞地,獲得賽事的最佳創意獎。(記者吳柏軒攝)

2018-10-21 13:39:20

〔記者吳柏軒/台北報導〕台北醫學大學與美國麻省理工學院(MIT)第3年舉辦黑客松競賽,今年首度打破報名制度,採分組分配專業主治醫師,並鎖定人工智慧與健康物聯網為主軸,讓醫師、學生乃至業界人士等共同激盪,如賽事冠軍團隊「17Hack」就設計用深度學習來提高超音波診斷機率,在模組中已達9成3正確率,也被MIT稱讚創意十足且可行性高。

「17Hack」團隊中有高雄長庚醫院的急診主治醫師邱義閔,搭配台大公衛學院、北醫醫管系等學生,以及人工智慧(AI)技術人員、醫材設備專員、臨床工作者等,在2天內設計出「超音波AI輔助器」,藉此提高超音波診斷效率,也輔導使用者訓練使用超音波。

邱義閔說,在急診檢傷階段,須面對病人內出血等診斷,超音波在臨床使用快,但正確判斷出內出血的診斷率約7成5到8成,團隊透過AI深度學習,設計系統來輔助判斷超音波圖像的正確或模糊,提醒醫事人員有無真的照到內臟,告知影像判斷,可提高使用信心,也加快對病人的檢傷,在目前數據模擬下可讓正確診斷率達到9成3,且超音波在急診可快速取用,避免病人因無法檢傷內出血等重症,還需花數小時到半天等送X光或核磁共振等時間浪費。

另有團隊「REterNAL」則打造智慧醫療椅,團隊成員之一王雍指出,病人常因急性癱軟或重症等,從椅子上摔下來導致傷勢加劇,團隊結合AI與科技,導入急診病例中各種跌倒姿勢,設計出特殊輪子、椅軸等,當偵測到病人要跌倒時,就會隨之調整,鎖定頭部、腰部等重要位子,來避免病人直接觸地而受傷。該設計也在黑客松賽事拿下最佳創意獎。

北醫大醫科院長李友專表示,學校與MIT已合作3年,透過黑客松方式來尋找更多創意,今年更特別邀請全國20個醫學中心的主治醫師前來,全部打散與學生、業界人士等共同組隊,發揮很好效果,不少創意都相當具有臨床效果,不會天馬行空;未來更希望與MIT進一步長期合作,讓台灣博士後等學子能赴美實習1年,帶回更多知識與專長。

MIT計算機科學與人工智慧實驗室SANA創辦人兼共同負責人Leo表示,這次來台主要是為了推廣醫療病例的大數據分析,為了賽事也提供兩大資料庫,其一是哈佛醫院20年的加護病房資料約6萬筆,還有民間企業收集的全世界300萬病人資料,而台灣在醫療數據上有健保制度,以及各大醫院的電子病歷建檔等,在世界也算領先,也看見台灣在此方面有許多創意,能替該領域帶來更多改變。

5人團隊「REterNAL」發想不會跌倒的椅子,利用電腦模擬,以大數據分析病人各種倒地姿態,結合AI與輪軸機械科技等,設計出特殊椅子,可隨病人狀態調整,讓其不會頭部或腰部直接撞地。(記者吳柏軒攝)

5人團隊「REterNAL」發想不會跌倒的椅子,利用電腦模擬,以大數據分析病人各種倒地姿態,結合AI與輪軸機械科技等,設計出特殊椅子,可隨病人狀態調整,讓其不會頭部或腰部直接撞地。(記者吳柏軒攝)

團隊「17Hack」中有急診醫師、公衛、醫管、醫材設備等人才,發想設計「超音波AI輔助器」,利用深度學習幫助超音波在短時間內診斷病人體內異物、內出血等,提高診斷正確率,創意拿下台北醫學大學與麻省理工學院合辦的黑客松競賽冠軍。(記者吳柏軒攝)

團隊「17Hack」中有急診醫師、公衛、醫管、醫材設備等人才,發想設計「超音波AI輔助器」,利用深度學習幫助超音波在短時間內診斷病人體內異物、內出血等,提高診斷正確率,創意拿下台北醫學大學與麻省理工學院合辦的黑客松競賽冠軍。(記者吳柏軒攝)

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