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瑞得康推醫療區塊鏈 成重症照護AI助手

全球各先進國家人口結構逐漸走向老年化,長照成為各國政府與醫療產業的重要議題,而就目前市場發展態勢來看,長照主要集中在慢性病照護領域,重症病患因對醫護人員的需求吃重,在各界資源有限的狀況下,投入者並不多,由臺北醫學大學附設醫院院長陳瑞杰領軍的「瑞得康公司」,透過醫療物聯網、AI技術,與區塊鏈技術,建構智慧醫院及健康照護生態圈,大幅降低醫護人員對AI的抗拒,使其成為有力助手。

此外瑞得康也將區塊鏈與病歷資料結合,著重於病人健康醫療數據之隱私與安全,同時讓個人可自我管理與分享病歷,從而延伸出更多商業價值。

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創辦人陳瑞杰院長指出,AI可協助醫護人員降低工作負擔,成為最佳助手。

陳瑞杰投入智慧醫療已有多年經驗,在臺北醫學院所率領的研發團隊成員雖然年輕,不過在此一領域已有令人驚艷的成績,尤其是AI與重症照護系統的結合以及相關醫療區塊鏈應用模式,更是目前醫療領域中少見的作法,因此在2018年的價創計畫中一舉獲選。

對於重症照護方面,陳瑞杰指出現在重症醫護人力有限,而目前重症患者是需要由高度專業的醫護人員進行全天候24小時照護,工作負擔相當大。瑞得康的系統則是透過醫療互聯網裝置,將所有加護病房中,各病人的生理數據與影像資訊,傳送至後端管理中心,並由醫護人員根據各病人狀態設定條件,並在管理螢幕中病人的框格介面上進行顏色管理,例如臉孔徵象出現變化,或是呼吸、心跳頻率正常時,框格顏色就會維持綠色,超過標準值顏色會變為黃色,一旦超過第3個設定條件到達危險值,不但框格變成紅色,也會發出警報通知醫護人員緊急處理。

此外內建的深度學習演算法,也可以根據醫護人員針對病患狀態的條件設定,自我學習設定參數,讓系統對重症病患的疾病偵測越來越精準。陳瑞杰指出,AI在醫療領域的應用已經談了一段時間,不過從整體來看,目前仍有待多一些成功案例。關鍵在於醫護與IT兩端的溝通並不順利,醫療照護極具專業,而IT需要將這些專業知識轉化成醫療輔助功能,如果設計不到位無法達成目標,往往會造成醫護人員的困擾,久之就會排斥。

因此,瑞得康的作法則是讓IT系統作為醫護人員的幫手,醫護人員自行設定條件訓練,系統則以深度學習演算法進行學習,如此一來系統功能就可最大幅度的貼合醫護人員需求,成為最得力的助手,進而降低工作負擔、提升效率。

此一系統的集中管理,醫療院所可大幅降低加護病房中醫護人員的負擔,而透過長距離通訊傳輸技術,大型醫院可以成為遠距重症照護中心,由遠端監看偏鄉醫院的加護病房,一旦發生緊急狀況,也可以視訊的方式指導現場人員緊急救護,解決偏鄉地區的重症照護問題。

除了AI健康照護生態圈外,瑞得康也將病歷與區塊鏈結合,陳瑞杰指出,病歷雖存放於醫院,但仍屬於個人資產,由於病歷涉及個人隱私,因此醫院僅負保管之責,不能挪為其他用途,而瑞得康則是透過區塊鏈的不可竄改性、資訊流動性,讓個人可以智慧化管理自身的病歷,例如與藥品公司簽訂合約,授權作為製藥樣本的參考,或是在保險理賠過程中,由區塊鏈系統檢視病歷,快速完成理賠作業,其中可想像的商業模式多元且商機非常龐大。

瑞得康的AI重症照護系統,已在國際醫療學會與論壇中多次展示,獲得業界矚目,未來在台灣調整系統並使功能設計成熟後,瑞得康計畫將成功經驗輸出至其他國家,讓智慧醫療的應用盡快落地,並讓台灣成為此一領域的領頭羊。

俞鴻樟

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