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AI人工智慧正在改變你我的醫療行為
2021-01-07 14:39 聯合新聞網 / 常春月刊
本文摘自《常春月刊》454期
文/鍾碧芳
近來,數位科技正逐步與醫療緊密結合,試圖將人工智慧的發展應用在醫療上,這在21世紀第二個十年當中是最被看重的一環;經過多年的應用測試下,如何透過人工智慧讓醫療變得更安全、錯誤更少、更精準,又能在最短時間內處理並解決病人的資訊,讓醫療效果更高、費用更低廉,是所有醫療領域最迫切得到的理想目標。
臺北醫學大學附設醫院(以下簡稱北醫)近年在院長陳瑞杰的領導下,積極導入智慧醫院,他認為在進行人工智慧前,全院數位化是必經過程。「這幾年北醫團隊在數位化的建置上已經趨於完整,無論從掛號、報到、繳費、加護病房,甚至到給藥系統等,都可見人工智慧(AI)的蹤跡,能提升整體醫療服務與照護品質。」
動脈取血栓,延長腦中風黃金救援時間
數據是人工智慧很重要的基礎,透過技術能達到過去做不到的部分,陳瑞杰舉北醫的急救為例,以前腦中風的患者必須要搶在6小時內注射靜脈血栓溶解劑;但在數位化後有了革新,現在可以擴大到在24小時動脈取栓治療,等於是用更科學的方法找到更好的治療成效。
北醫所運用的是以電腦斷層或核磁共振影像,加上電腦自動分析軟體(RAPID)來了解病患的腦中風狀態,依此得知患者腦內壞掉組織後的存活機率,如阻塞的範圍、大小等預測。這彌補了過去光靠時間來判定病患狀況,讓醫學治療的路徑產生改變,在北醫,這樣的案例已經執行了50多例,成效良好。
重症照護平台,提早預測敗血症機率
而由北醫自行研發的「TED- ICU AI重症照護平台」,則能自動蒐集、整合、分析重症病患的生理數據,讓醫師與護理人員能即時掌握各項病歷資訊,這不但能省去醫護人員填寫資料的時間,讓醫療團隊更有效率專注於照護工作,透過大數據的分析與AI演算模型平台的建立,還可計算病人得到敗血症的機率。
陳瑞杰表示,對於加護病房內常見的幻覺性疾病「譫妄症」,也能提出預測及解決方法,達到及早發現提早給藥,舒緩病患的不安,也能降低死亡率。
智慧藥盒,安心用藥零風險
當然,AI技術運用的範圍不只限於醫院端,於病人端同樣也能得到好處。陳瑞杰說,北醫於2018年底所引進的智慧藥盒,是專門為慢性病與長者量身打造,對慢性病患或長期獨居的長者,智慧藥盒能提供很大的幫助。
北醫的智慧藥盒系統能存放400種以上不同的藥物,各自有其專屬的RFID,當機器收到病患用藥資訊之後,會將正確藥品掉落在藥盒之中,再利用影像辨識系統,依據藥品的大小、形狀、色澤與反光度等資訊進行比對後再進行包裝,接著再由專任藥師進行複驗,可達分錯藥的零風險。
智慧藥櫃,提升藥品管理效率
此外,在醫療照護方面,北醫也打造了智能藥品庫存管理系統。陳瑞杰指出,目前北醫的智慧藥櫃與自動化藥局能夠清點全院的藥物,無論是加護病房或全院一般病房內,都全面建置智慧藥櫃(ADC),能依照醫囑與藥師覆核後,給藥時由護理師直接到病房藥櫃就能取藥。
這讓取藥變得更為精準,能減少人員的疏失,讓拿錯藥的機率降低為零,同時也因為將常用的藥物做了分類,清點藥物時,也能達到百分之百的準確,庫存可降到最低,不只精簡流程,也節省了每月的盤點人力。
數位治療需達到精準預防的效果
隨著大數據的整合日趨重要,過去許多疾病必須花時間找答案,現在已能透過數位治療加以實踐,就像過去認為高血壓的藥物必須一天照三餐吃,但經過資料收整研究後發現,一天吃一顆,效果一樣好,加上不會忘記,用藥順從度提高;但是每天一次是早上或晚上吃比較好,某些藥物如中風、血壓藥,若能放在晚上吃,不僅藥量可以減少,效果也比白天吃來得好。
陳瑞杰認為,雖然目前國內人工智慧仍處於研究與開發階段,醫院端運用最多的仍在於X光影像處理與加護病房等,但要真正達到精準醫療,進而提升到預防醫學上,仍必須要收集更多的資料。
比如預測癌症的發生,必須要思考病患的基因與環境表現,他形容這兩者就像命與運;醫院端需要靠病患提供生活端的資料,唯有收集的資料正確,才能得知藥物對病患的使用效果。
而這些都是數位化與人工智慧結合後,能看到對病患端的好處,當然在醫院端方面,也因為數位化後,不只醫療供給、醫療服務或治療上都會越來越精準,再往上提升,自然就能做到精準預防。
數位孿生概念,是智慧醫療的願景
不過陳瑞杰感嘆,目前雖然科技進步,但對於人工智慧所需要的數據端資料收集與應用上,仍有很長的路要走,不僅是法規、資安、隱私等問題都有待克服。到目前為止,人工智慧在智慧醫療的應用仍限於輔助工具,如何將醫界與病患的資料作串聯與系統性的應用,仍是最大的難題。
他提及,軟體工程師、PTT創辦人杜奕瑾董事長所推行的聯邦式學習,或許是很好的思考方向,不但能將去中心化的醫療資料與數據有效串連,也能給予醫療足夠的AI資料應用,同時又能保有醫院本體的資料自主性。
此外,他認為未來人工智慧結合智慧醫療的願景,應該會朝著「數位孿生」(digital twin)的概念走,白話一點說,就是能在茫茫人海中找到跟自己很像的孿生兄弟姊妹,幫助自己看到未來的樣貌,或疾病的過程,提供自己老年後的參考。但一切都必須有數據,累積的越多,自然就更準確。
未來,人工智慧與智慧醫療結合將有無限可能,不過陳瑞杰認為現階段最重要的是,如今北醫已經將手邊的資源做最大的利用,畢竟醫院的價值與品質同樣重要,而數位化、人工智慧都是工具,用來達成全人醫療為核心的目標,如何做到「視病猶己」才是目前最需要努力的方向。
資料來源:https://udn.com/news/story/7016/5155255?fbclid=IwAR2cH3OfnaDPpuR0Y43YltxyJNcPbAxKDbMdAwCBixIemq6FfbX8vGP89dw
加護病房護理師ptt 在 [問題] 加護病房工作都做些啥? - nurse | PTT職涯區 的推薦與評價
加護病房 工作項目都做些啥!! ... 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◇ From: 122.254.4.85 ... 3 F 推hirori:基礎要從內外科打起,再來是重症護理學 11/29 16:42. ... <看更多>
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加護病房護理師ptt 在 Re: [心得] 新人好累- 看板Nurse - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
《這是一個黑暗的想法與故事,想要正向鼓勵建議不要讀下去......》
我五專畢業就到臨床工作,
目前年資約1年10個月,
第一站工作是在內科加護病房,
照理來說試用期是3個月,
我在加護病房8個月死不簽約,
但是換到RCC立馬簽約。
當新人的時候臨床的能力當然跟不上學姊,
因為ICU事情很多,大家很容易沒耐心不客氣,曾經NP跟一群大夜學姊在護理站圍著說自
己的壞話,我路過,她們瞪了她們一眼,但回去病人單位後還是忍不住大哭,簡直是人生
的屈辱。
當新人試用期執照還沒下來薪水不到3萬,NP喜歡路過就電一下新人,每天延遲下班,真
的有努力,能力就是那麼差,力不從心,導致沒有成就感。
看著同事聽別人說壞話當作看熱鬧般有趣,然後睡不飽就臭臉、心情不好拼命質問,不爽
就摔妳的板夾,monitor 一條線沒收好都換好衣服要下班還被叫回去收,就覺得那裡不適
合自己,甚至護理不適合我。
當我提出要離職的時候,卻又很多人說:「妳可以!為什麼不留下?」,熬過就是妳的那
類護理鼓勵名言經常出現,但是我對護理的期望早就被毀,正向的話,我聽了很厭惡,因
為當時過的很痛苦,我不相信她們口中編織的未來,每個人問我有沒有工作上的成就感,
在加護病房那八個月的期間,我可以立馬肯定說出:「沒有!」
那時候,沒錢(因為沒簽約薪水白班32K)、沒尊嚴、沒成就感,然後......我發現,讓
我做不下去的不是照顧病人,而是我的同事,不知道為什麼我很在乎學姊的話,然後下班
後一
直想自己的過錯,跟自己過不去。
在加護病房那種環境很需要團隊合作,必須用心打入小團體,努力交朋友,才會有人很願
意幫妳,所以有時候我必須隱藏心裡內心的想法,這個人就算我對她有意見只要是學姊我
都要表面尊重表現好的態度,因此我覺得自己表裡不一好討人厭。
而我在這工作持續憂鬱了一年,
騎車放空會想一下車禍就不用上班,
腦袋想著自己自殺的畫面,
搜尋著護理人員自殺的新聞,
想著這些機歪的學姊就不要搞死人,
於是我成了很可怕的人,很愛哭一直抱怨,但是光說不練走不掉,強大的黑暗氣場我失去
了重要的好朋友。
在加護病房撐了八個月,其實早該離職但是硬要再試到最後底線,當時蠻犯賤,可能是老
天要給我重新開始的轉機,後來被RCC護理長遇到把我挖角過去,開始了轉變。
轉單位去RCC之後好多了,
工作上照顧病人非急性期壓力比較小,
病人轉入是預約的不會突然衝進來,
業務單純,準時下班,
學姊待人尊重,上班氣氛好,
想放長假還可以預約跟阿長協商,
離開加護病房後,身心上的疲憊獲得紓解,終於有力氣經營自己的生活,因此精神狀態好
很多,也慢慢理解人家說的工作成就感,因為單位病人都住約一個月可以好好看著他們因
為我們的護理而有所轉變。
那段加護病房時光現在想起來不至於後悔,
了解很多人的大單位的人際相處模式,
學習急性期病人照護,
也明白當時畢業太急了,
一下子跳級顧重症病患,
病人危險我也危險!
給同樣當新人遇到困難的人:
第一份工作,做不好是很常見的,
因為我們年輕沒歷練,可以藉此知道什麼是可以接受、什麼是很討厭的?
離開也不一定不好,我離職的同學每個都更開心也不後悔!
有的離開醫院跑去當校護、月子中心、醫美診所,都覺得更快樂,不想回去醫院受苦。
如果覺得環境無法改變,那就走吧!
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.8.214.147
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Nurse/M.1495373660.A.3A3.html
※ 編輯: bonsaibonsai (101.8.214.147), 05/21/2017 21:39:21
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