▎交通沉痾代價痛,工安改革何時動?
台鐵太魯閣號遭包商工程車滑落撞擊的意外,造成台鐵史上最嚴重、目前共51死178傷的火車事故慘劇。事發至今一天有餘,第一時間全國上下都以救災為先,共同為傷者與罹難者家屬祈禱,也為不幸身故的死者默哀。
但國人也要忍不住質問,這樣的悲劇是如何發生的、誰該負責?如何減少未來再次發生意外的風險?
一個包商工地主任的「無心疏失」,卻釀成如此大規模的傷亡事故,難道其中沒有任何管理問題與系統性風險該檢討?
檢視整起案件背後的問題以及各方提供的資訊,虹安發現這起火車事故背後實在有太多被忽略的結構性沉痾與原本可避免的問題:
1⃣️廠商紀錄不良、工安品質堪慮:
台鐵發包廠商「義祥工業社」的負責人李義祥過去已有諸多不良紀錄,包括2007年涉嫌圍標自強外役監鋪設琉璃鋼瓦標案、2008年違反政府採購法被花蓮地院判刑6個月易科罰金、2014年偽造承包工程當中用以維護工安的圍堰照片及施工日誌,今年2月才三審定讞被判有期徒刑6個月,以及2014年其員工駕駛疑似故障的工程車而跌落山谷身亡。但這樣的公司負責人卻在5年來透過不同公司名稱(義程營造)拿了政府金額高達2億元的19個工程標案,義祥工業社5年來更有15筆違規開罰紀錄。
#為何這樣的問題廠商還可繼續承包政府工程?
#政府的稽核與評鑑機制是否已經失靈?
2⃣️鐵路局監督與品管責任勿逃避:
無論是以國家治理責任或企業管理QC品質控制的角度檢視,儘管今天出問題是承包商,包括監造都有責任,發包與管理稽核的鐵路局又怎可卸責?竟然還傳出台鐵內部有幕僚建議將責任推給承包商和監造商,以降低台鐵的責任與負評等訊息,人民絕對難以接受!
台鐵應該嚴正面對自己的管理疏漏並大刀闊斧改革。舉例來說,有曾擔任工程品管人員的網友在PTT撰文指出,由於政府評鑑流於形式、中小型維修工程案利潤低,業界管理能力和安全紀錄好的營造廠不太會投標這類小工程案,因此大量工程流標後,時常又會回頭放寬審核標準,導致承作廠商品質參差不齊。而勞安及安全衛生管理費用編列佔比也過低,更遑論進階安管設備的編列。
#台鐵是否有針對各個工程案件的工安品質做好把關?
此外,造成此次事故工程車所屬的「#鐵路行車安全改善六年計畫」,該工程標牌顯示今年1月20日就該完工,卻產生延宕狀況施工至今,是否有廠商趕工鋌而走險造成風險管控失靈?台鐵指出是因水土保持問題申請展延,但就連展延申請程序都仍在進行中,為何仍可施工?難道台鐵都要推說這全是承包商的問題?
3⃣️台鐵局長無人敢當,徒增管理風險?
自從2018年普悠瑪號事故發生後,台鐵局長換人做,而前任局長張政源今年1月14日退休就由交通部次長祈文中代理至今,這一代就是三個月,至今懸缺。根據媒體報導指出,台鐵因為事故危機不斷,局長人選不但沒人敢推薦,更沒人敢當!然而無人敢領導、推託怕事的態度,就能讓意外不再發生?還是反而造成風險的增加?台鐵人事任命的延宕與推諉不前,這個政治責任請問是誰要來扛?還敢說有政府會做事?政府到底在哪裡?
#沒政府敢扛責?
相關問題可能還有很多,有待大家共同討論與挖掘。虹安在這裡想就目前看到的情況提出簡要的建議與解方:
1⃣️ 落實廠商品管、工安品質重新檢視:
當政府體系保護自己、保護廠啇,都不得罪人就都不會真正面對問題。嘗試把問責推給法律,但司法是「無罪推論」,除了蒐證不易,官員更不會積極尋找罪證,以免牽連自己的責任。最後當法院無法判罪,厰商就可以號稱「還我清白」,繼續投標、承包政府的工程標案,也持續放任工安風險蔓延。
台鐵以及行政院公共工程委員會,應限期內提出過去十年內有有紀錄不良、工安問題或有訴訟爭議之政府工程得標廠商名單,甚至是換個名字就捲土重來投標、承作政府案件的不良廠商名單,都應該要逐一檢視並重新審核,並徹底稽查進行中工程之工安及工程品質,以維護國家公共工程品質及人民生命財產安全。
2⃣️ 職安與工安風險態度的檢討與落實:
我國已是發達經濟體,但多次的事故意外不斷發生,顯見台灣營造產業對於工安意識的輕率亟待改進,包括我國的《職業安全衛生法》當中稽核措施與罰責過輕、職安人員待遇不足且不受工地友善對待等問題都持續為人所詬病。
台灣的營造設計法規與安全要求,到了工地現場變成一份份需要簽名與打勾的文書表格,但究竟有多少真正落實?此次意外,無論是學者專家或相關從業人員都指出 #肇禍工地旁未設置安全圍籬 是一重大疏漏。即便台鐵指出在圍籬安全和防護設計合約都有規定要做,但承包廠商就是沒做,竟還曾是有圍籬造假前科的廠商,一再知法犯法、相關條文形同虛設,為何台鐵與廠商對於安全設施的落實與稽核如此漫不經心?
當年普悠瑪案提出的上百項改善計畫,今天又落實了多少?
一時貪圖方便的心態「車子停這裡一下沒關係」,在缺乏有效規劃的安全管控措施下,就輕易引發死傷如此巨大的災難。我們從工安意識的提升到相關法規的檢討落實,還有非常多要努力。
3⃣️ 安全措施的增加與落實:
此次意外後,許多人舉歐美或日本的工地安全及現場管理為例,認為台灣應可效仿,包括制度面的日本 #職業安全衛生管理體系,有效降低了一半的事故死亡率、全員責任式管理機制與重度的事故罰則,到器物面嚴格規範的現場施工設計與工地周邊安全防護等。勞動部早在2018年就有相關研究報告指出仿效日本工程安全輔導做法,可有效改善我國營造業工程安全、降低職業災害。
回到此次意外當中的情景:
a. 台鐵對於鐵道周邊沿線的淨空以保障行車安全負有明確責任,那麼靠近鐵軌的工地及道路邊坡,是否有規範停放各類車輛、工程物資如何堆放及危險物品放置處的明確規範或禁令?
b. 台鐵對於鐵路周邊工地現場的實時監控顯有不足,未來包括台鐵與行控中心的聯絡,是否能運用大數據資料與AI管理,交叉比對各項即時數據與影像,掌握列車行進時周遭工地的動態並回報給行控中心與列車駕駛,增加風險管控程度與駕駛反應時間?
c. 對於學者建議台鐵應效仿日本鐵路及我國高鐵在特定路段設置異物入侵系統警示來車,政府是否願意採納並儘速編列預算?
d. 此次意外傷亡巨大,有意見指出可能為緩解疏運需求而增加販售站票有關,太魯閣號每節車廂至多15名站票,意外發生時站票乘客遭拋離受傷風險更大,未來是否重新檢討站票販售機制?
以上種種從注重工程安全意識的重新建立、工安稽核與廠商品管制度檢討到鐵路及工地安全措施的增強,其實有許多都是長年累積下來的積弊陳痾。一次次的慘痛傷亡不斷提醒國人,我們還有很多事沒做,或者沒有做好。
虹安誠摯希望,我們不該一次又一次經歷這樣慘痛的教訓、付出如此多珍貴的國人同胞性命,卻一次又一次在輕忽風險、疏於做出改變當中等待下一次悲劇降臨。
願罹難者安息,也持續為生者與家屬祈禱。但在祈禱以外,我們還可以做得更多、做得更好。
當救災告一段落,檢討與改進的腳步刻不容緩!
#文長因為語重心長
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桃市府投入發展AI人工智慧,不僅協助產業發展,更要帶給市民朋友更智慧、更好用的服務
政府部門是擁有非常多資料的地方,不管是警政、交通、環保、到醫療等,有著豐富的各式原始資料(raw data);然而,人工智慧技術必須建構在大量的資料上去發展,如何有限度、有規範、甚至去識別化的方式,運用資料來投入發展人工智慧,我想是所有公部門在數位時代必須面對的課題。
今年1月國發會與台灣人工智慧實驗室 Taiwan AI Labs 邀請跨部會共同發起「AI聯合學習產業大聯盟」,在「人權與隱私權保護」為首重之下,發展人工智慧(AI);#桃園市政府 很榮幸能擔任 #共同發起 單位,在不同局處、不同使用情境下,共同發展與運用人工智慧,要帶給市民朋友更聰明、更好用的服務。
台灣以民主與法治聞名世界,面對資料治理,更是重視隱私與人權,是非常適合發展AI的環境。桃園不僅在發展智慧城市上不遺餘力,曾榮獲智慧城市論壇(ICF)首獎(TOP 1)的殊榮,更也是高科技公司的重鎮與台商回流的首選基地,加上人口紅利,這都是發展數位化、智慧化的重要基石。未來在AI、5G、大數據的趨勢中,我們會把握契機,公私協力,一起打造 #智慧桃園。
#PTT之父
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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
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