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
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【Controlholic控制狂的碎碎念:D】
和一位前輩聊天中,他曾說到「...畢竟不是同樣專業養成的人,很難理解在該專業裡,那些專有名詞背後代表的意義,但是又用同樣的詞彙論述,所以容易造成迷思。」
「協同肌」這個概念,顧名思義,就是一群可以產生同樣動作方向的肌肉。
「拮抗肌」這個概念,顧名思義,就是一群產生相反方向,可以互相對抗的肌肉,
選定一個身體部位的其中一條主動肌,我們可以寫出它的協同肌群,以及它的拮抗肌群。
這些肌肉的組合是一直在變動的,看這個人執行的動作任務而定,如果該人的動作模式越多樣化,代表的是他的「大腦」有辦法組合出非常多樣的肌肉組合,來支持身體有無限多動作選項可以使用。
所以講「協同肌」、「拮抗肌」、「肌肉功能分類」,是在談肌肉嗎?其實不止哦,這是在談「腦子好不好使」的問題。
中樞神經,包含腦與脊髓。屬於破壞中樞神經結構的,其中一個廣為人知的疾病,就是缺血性腦中風:腦部灌流受阻,造成腦部神經細胞失去氧氣與養分,嚴重的狀況會造成不可逆的壞死,壞死區域的神經,失去對應身體區域的控制功能,造成失能。例如,若是控制某些肌肉的神經壞死,就會造成該塊肌肉失去驅動源頭,導致某些動作做不出來。當長久沒有辦法使用那些肌肉,最後會造成肌肉萎縮(muscle atrophy),也就是整體肌肉量下降的狀況。
這是比較極端的例子——造成肌肉產生真的萎縮的狀況。
但若神經系統解剖構造並沒有真的被破壞的一般人,當有「無力」的感覺時,真正有肌肉萎縮的情況是很少的,因為肌肉萎縮的條件是該肌肉完全不收縮,如果個案還可以正常走進治療室,就不會有這種狀況。
這邊要題外話一下,對於肌肉力量,在臨床上常見的評估方式叫做MMT徒手肌力測試,原則上分為1-2-3-4-5分,可以再加上+/-代表比某個分數略高/低但是還不到下一個等級之意。5分代表可抗最大徒手阻力。
MMT是20世紀早期小兒麻痹大流行時發展出來的測試。小兒麻痹病毒侵入中樞神經運動神經元,會像前面舉腦中風的例子——受病毒感染的神經,其控制的肌肉失去驅動源頭,導致肌肉無法收縮,動作做不出來,最後導致肌肉萎縮(muscle atrophy)。
所以,MMT的評估,是藉由檢查哪些肌肉真的流失,來得知神經系統破壞的程度。
也因此,神經系統解剖構造沒有真的被破壞的一般人(例如:還可以獨立執行日常生活與工作者,非真的有肌肉萎縮、肌少症等真的肌肉量下降者,因為肌肉量下降不會「立即」發生,會是一段病程),當因為疼痛,而「立即」有「無力」「出不了力」的感覺時,使用MMT來評估,獲得的資訊會反而混淆我們的判斷。
「疼痛」會「立即」對肌肉造成的影響,不是真正的因為肌肉量下降讓人感覺「無力」,而是造成一組協同肌中,某些功能分類的肌肉被「抑制」,某些功能分類的肌肉被「過度興奮」以代償被抑制的肌肉。
也就是說,這一組協同肌中,被改變的是各個肌肉成員工作的「比例」。
也因為協同肌中各個成員的貢獻比例被疼痛改變了,不是原本最速配、最有效能的收縮模式,因此人一樣會感到「無力」「出不了力」。
那對於治療策略來說,如果目標是要矯正「比例」,那就不適用重量訓練,因為重量訓練,協同肌裡面的成員會共同收縮,因此無法單純藉由重量訓練來叫某成員貢獻多一點,某成員貢獻少一點。
那如果拖久了,真的產生肌肉量的問題,那則會需要納入重量訓練。
調節一組協同肌中,每個成員貢獻比例的訓練方式,就是屬於動作控制裡面的其中一種。
不是只有要個案在動作中把方向控制好,就是「練到」「動作控制」了。
動作控制訓練,不是要取代任何一種訓練方式,而是希望能補齊一直以來被人們忽略的機制。
#kineticcontrol #movementcontrol #tinainmotion #movementhealth
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急診不是先到就先治療,而是以「急迫程度」來區分該先救誰,才能更有效地分配醫療資源。但如同剛剛提到每個人對「緊急」的理解不同,到底誰是真的在治療的優先順序上比較急,就需要一個客觀的標準,將病情嚴重程度分為不同等級,嚴重的病人先看,較輕的病人後看,稱之為急診檢傷分類(Triage)。
●第一、二級最急,常見情況如休克、心跳停止、大量出血、急性腦中風等
●第三級稍微不急一些,如輕度呼吸困難、急性腹痛、急性頭痛等
●第四、五級較不緊急,如感冒發燒但生命跡象穩定
至於評估標準,包含呼吸窘迫度、血行動力變化、意識程度、體溫、疼痛程度、受傷機轉等調節變數。
當病人抵達急診時,第一站即為「檢傷分類站」,由受過專業訓練的醫護人員依據客觀數據及病人之主觀陳訴,藉由電腦系統判讀,快速將病人的急迫嚴重程度分級,決定看診順序。
不過要提醒的是,由於檢傷分類為剛入急診的狀況,若病人本身或家屬感覺到病況有明顯變化時,要即刻通知醫護人員,以評估是否需提高檢傷分級。
#急診檢傷分類
對醫療上的不滿,最糟糕的處理方式就是發到社群媒體去公審醫療人員。有家屬在臉書上發文:「安南醫院,我兒子一直流血還要等到號碼才可以看,這是什麼醫院,屁」
但其實當時醫護人員根本是在急救另外一位患者。
今天安南醫院急診主任在臉書發文回應,內容如下:
—-
「各位好,我是安南醫院急診主任急診今天一整天都很忙,病人量比往日的星期六整整多了三成,每位醫護忙得不可開交,多位病重患者入院或開刀。
晚上十點多,一位老年男性忽然不適,送到急診不到5分鐘就送入急救區急救,我跟另位急診主治醫師及多位護理師儘全力急救,這時,有一位年輕患者因為腳阯有撕裂傷要挂號,經檢傷為三級,因為急診醫護同仁在忙著急救,這位年輕朋友掛號後約20分鐘後進行X光及安排縫合,打石膏。
然整個處理過程在一個小時內全數完成,也開立藥物返家,預約診換藥及折線。
誰知道其他院內同仁通知急診,這誰知道其他院內同仁通知急診,這位年輕病患的母親在安南區FB內貼文惡意批評安南醫院急診,所有醫護同仁一方面持續在急救,另方面心情非常的沉重。
#台灣最美的風景是人
#台灣最噁心的風景也是人
急診就診是依據檢傷分類就診,誰最嚴重,誰最優先看診
每個人都心疼自己的小孩,但要搞清楚是與非,CPR重要還是縫小傷口重要,人命重要還是腳趾重要
憤怒
噁心
雖然你刪文了,但是你的留言已經被截圖了」
—-
以這個年輕人的狀況,排在被CPR急救的老人後面是完全合理的。大家真的要將心比心,如果是你家長輩遇到這樣的狀況在急救,另外一個小撕裂傷的年輕人家屬來抗議要求先處理他,你會是什麼感想呢?
以這個狀況,安南醫院還能在一小時內幫你處理好,已經很厲害了啊。大家真的要有個多一點同理,不然醫護人員也是人,他們的愛心跟耐心也會被消磨耗盡的...
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