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智慧血氧系統: 深度學習結合物聯網血氧機早期預警猝死
2022-12-22
李建璋臨床教授/國立臺灣大學醫學院附設醫院

李建璋

COVID-19對全人類健康造成了重大的傷害,在疫情所到之處,猝死頻傳,最大的原因是新冠肺炎會造成”寧靜缺氧(Silent Hypoxia)”現象,確診者無法察覺缺氧,沒有及時就醫,終究導致猝死。WHO 建議確診民眾自行使用血氧計居家監測,但是現行血氧計有瞭大痛點,一是沒有物聯網功能,無法同步將血氧資料上傳雲端,留下個人紀錄供醫師回溯判讀。二是沒有人工智慧自動分析系統,累積龐大的連續監測數據,對醫師造成龐大判讀負擔。
為了解決上述痛點,李建璋教授領導台大醫院、台灣微軟、伊雲谷三方組成團隊,開發一套結合物聯網血氧機和深度學習模型的早期猝死預警系統。系統利用美國全國性加護病房大數據,使用先進的時序性卷基層神經網路(Temporal CNN)訓練,完成猝死早期預警的深度學習模型。模型預測準確率為98%,可以在六小時之前辨識超過80%的猝死案例,提供受監測者充分時間就醫提供醫療介入,避免不幸事件。

評審推薦
1.世界第一個具備人工智慧猝死早期預警功能的AIoT連續性血氧偵測系統,也是世界第一個可以預警新冠肺炎早期猝死率的穿戴裝置,提供實時監測,具有臨床應用價值。
2.模型預測準確率為98%,可以在六小時之前辨識超過80%的猝死案例,提供受監測者充分時間就醫提供醫療介入,避免不幸事件。
3.提出了完整的市場解決方案,產品優勢包含:物聯網功能、連續性監測、個人化警示臨界值、早期預測猝死、預測模型高正確性、預測模型高可解釋性。
團隊簡介

李建璋

學歷

臺灣大學醫學系醫學士

臺灣大學臨床醫學研究所碩士

美國哈佛大學流行病學博士

美國史丹佛大學生物設計全球教師文憑

現職

臨床教授/主治醫師

經歷

國立臺灣大學醫學院急診醫學科主治醫師兼任臨床教授

國立臺灣大學附設醫院智慧醫療中心副主任

臺灣兒童急診醫學會理事長

臺灣急救加護醫學會理事

發表SCI科學論文230餘篇,2021-2022年入選史丹佛全球2%高引用學者。

曾獲國科會吳大猷科學獎(2004)、北市醫師公會杏林獎(2019)、與未來科技獎(2022)

2021贏得美國微軟15萬美元全球研究獎助,利用雲端分析COVID-19易感基因

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