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首頁 原生現場

迎棧CDSS發揮關鍵助力 促使醫療AI完美落地

2021-05-06
分類 : 供應商視野, 原生現場
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迎棧科技AI應用顧問塗明達。

CIO Taiwan 智慧醫療研討會 會後報導

迎棧科技AI應用顧問塗明達,分享智慧醫療場域的AI落地應用。他指出,AI運用於醫療領域的範圍甚廣,而在追求模型的高精準度和高成效的同時,如何針對落地時可能遭遇到的難題做出理想的因應對策,從而形成完善的AI落地解決方案,無疑是愈來愈重要的課題。

為何落地重要?醫療界近十多年來積極投入精準醫療,亟欲在病患發病後正確找到病因,或是設法提高治病率、降低副作用;塗明達說,以資料科學家角度來看,可協助醫生運用AI模型,快速實現這些目標。

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論及AI之於醫療作業情境的效益,可用手術室護理記錄單做為例子。手術室護理記錄單包含的 Check List 頗多,對應的系統或資料來源各不相同,包含排班/排程系統、電子核實截圖系統、電子表單、零碎影像、文字、錄音紀錄歸檔系統等;一旦利用AI,即可達到自動化檢測功效,讓機器自己去Mapping相關Table,看看哪些環節是否有疏漏、藥物劑量是否正確,以期降低錯誤率、減少護理同仁作業負擔。

塗明達說,這正是為何迎棧強調平台與AI結合的重要性,如此才能輕易將所有資訊結合起來,產出最終的報表。

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他強調一套完善的AI落地系統,必須同時涵蓋幾個機制,包括了前端資料處理、訊號處理的機制,至於執行模型訓練時,則需搭配CDSS (Clinic Decision Support System) 診斷輔助功能,它會提供資料分析統計功能,畢竟假使出現資料不平衡現象,就會導致後續AI學習效果不準確,所以一方面必須仰賴CDSS在事前做好資料整理,二方面在實際運用過程中,CDSS也將協助利用已發展完成的AI模型、判別新的診療影像,藉以分析發病機率。

而現實世界的最大問題,來自於隨著前端設備儀器不同、特性互異,可能迫使醫院必須開發不同的演算法、不同模型,藉以應付不同的推論需求;因此做為載體的AI平台就顯得十分重要,它必須具有高度的開放性,能夠同時承載不同模型、測試不同模型,如此才足以因應未來的精準健康或精準醫療的多變發展需求。

(文/明雲青)

(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

標籤: 塗明達迎棧醫療醫療業
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