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遠距重症照護人工智慧平台

陳瑞杰、羅友聲、康嵐媖、徐光宏、袁國慶、
蕭淑代、王佩麟、蔡龍文

重症加護病房病人病情變化迅速,重症照護人員需持續地進行資料數據的連續性地蒐集、儲存,與分析這些即時性的臨床數據,以進行後續地診斷與治療。本團隊發掘出未來重症領域未被滿足之臨床需求,研發遠距重症照護人工智慧平台(Ted-ICU AI Platform),應用人工智慧(AI)與區塊鏈(Blockchain)等創新性技術,建構通用性標準格式,用以(i)整合醫療院所各項電子病歷紀錄,以作為本系統電子病歷數據顯示;另外發展一生理訊號解析模組,標準化解析生理訊號並擷取出各項生理量測結果(另如:心跳、血壓、SpO2等…),來進行各個病人生理訊號串流儲存與處理,再者利用(ii)遠距影像設備的建置,進行即時影像擷取與儲存。接著針對重症病人(例如:心肌梗塞、中風,與外傷),利用上述各式電子病歷資料、生理訊號數據,以及病人影像紀錄,來進行連續性的數據蒐集與儲存,應用(iii)人工智慧技術來建立重症智慧照護引擎,提供重症智慧照護產品,可有效地降低目前全球重症照護市場之整體醫療成本與提升照護品質。

本系統已經由臨床實證(i)能加速重症照護效率(e.g. ICU周轉率提升10%,住院人日提升5.62%)、(ii)提升醫療品質(e.g. 非計劃性氣管內管滑脫率由1.48(‰)降至0.70(‰)、中心導管相關血流感染率由9.91(‰)降至2.29 (‰)、留置導尿管相關尿路感染率由3.88 (‰)降至1.53 (‰),及呼吸器相關肺炎感染率由1.30 (‰)降至0.94 (‰) ),並(iii)有效地降低整體重症照護成本,展現臨床經驗與學術研究結合的優秀實力。現階段已初步通過市場驗證導入台灣醫療場域,未來將逐步推廣至中國大陸,以及東協和美國等國家

評審推薦
1.開發重症ICU照護資訊系統、遠距ICU重症照顧模式以及人工智慧疾病預測模型,可有效降低重症照護之整體醫療成本及提升照護品質,具創新概念。
2.第一階段已成熟可進行商化,有機會推展至區域及地區醫院,以及東南亞、南向國家。
  • 遠距重症照護人工智慧平台
陳瑞杰  
學歷 臺北醫學大學醫學資訊研究所碩士
臺北醫學院醫學系學士
現職 臺北醫學大學附設醫院一般外科主治醫師
衛生福利部醫院緊急醫療能力分級評定作業之專家諮詢暨研修小組召集委員/委員
美國外傷急症外科雜誌國際編輯
美國外傷醫學會國際關係委員會委員
國科會外科系醫學學門複審委員
美國外傷醫學會 (American  Association for the Surgery of Trauma, AAST) 院士
臺北醫學大學外科學科教授
經歷 臺北醫學大學管理發展中心執行長
萬芳醫學中心副院長兼外科部部主任
中國醫藥大學急症暨外傷中心副院長/主任
臺灣外傷醫學會理事長
美國華盛頓特區華府醫學中心臨床研究員
美國加州大學舊金山醫學中心臨床研究員
長庚紀念醫院林口醫學中心外傷重症中心主任

 

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更新日期:2020-06-23
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