敗血症AI人工智慧輔助醫療診斷系統已上線啟動半年，已經診斷8、9千名患者，篩檢細菌陽性為40％、50％，同時鑑定細菌種類及預判是否可能帶有抗藥蛋白，讓醫師與病人更快速掌握是否用對藥物，以降低醫療成本與致死率，該系統以全院跨科部資料開發，今年獲國家新創獎及台北生技獎跨域卓越獎優等獎肯定。

台灣敗血症患者中，每10萬人中就有287人死亡，致死率達29.2%。周德陽院長表示，傳統上，住院患者發生感染症時，醫師基於救急，第一時間會依據自身經驗初步判斷可能的感染源，並投以相應的抗生素，故仍有一定比例的病患在發病初期無法確診，因而非常容易錯過黃金治療時間

中國醫藥大學附設醫院結合人工智慧輔助心電圖，「急性ST段上升型心肌梗塞」判讀模型，結合對12項心律不整的判斷及急診檢傷的自動高風險評分系統，為全方位的急性心肌梗塞心電圖診斷平台，掌握黃金救援時間

隨著醫療發展進步，平均年齡逐漸老化，心血管相關疾病已成為危害人類健康的重要問題，其中心肌梗塞（Myocardialinfarction,MI）是最高風險的病症之一，許多患者在未送醫前即已死亡，因此及早發現與診斷心肌梗塞患者是臨床上非常重要的議題。

以「AI輔助STEMI判讀系統」實際案例，分享醫療AI如何協助醫療決策，有效縮短疑似心肌梗塞的病患，在抵達醫院前就可以預先蒐集數據，讓病患縮短等候時間，獲得完善治療。導入這套系統並與AIoT結合後，幫助病患在到院前的救護車上，執行心電圖並上傳雲端進行AI分析，若判斷為急性心肌梗塞，就能及早通知醫護人員，讓心導管團隊及時做好準備。

許凱程主任表示，面對急診醫療壅塞及非典型病徵之情形，中國附醫人工智慧醫學診斷中心(AI中心)許凱程主任與心臟科醫師團隊聯手打造「人工智慧輔助急診心肌梗塞臨床決策支持系統」。利用AI演算法之分析心電圖訊號變化…

許凱程醫師專長為失智症、腦中風與睡眠障礙治療；台大醫學系畢業後，致力於醫學與工程的跨領域結合，在工程方面取得國立中正大學化學工程博士與電機工程碩士，並於2018-2020赴美國國家衛生研究院的神經與腦中風機構，訊息與生物資訊部門擔任研究員。專長為人工智慧、系統生物學、生醫訊號處理與生物資訊學。許醫師有豐富的醫療人工智慧實作經驗，能夠結合臨床知識與人工智慧技術，提升AI在臨床醫療之應用，目前為中國醫藥大學附設醫院人工智慧醫學診斷中心主任，領導該中心開發多項AI工具，於臨床上線使用，且取得TFDA智慧醫材認證，並已有多篇醫療人工智慧學術論文發表。

敗血症AI人工智慧輔助醫療診斷系統已上線啟動半年，已經診斷8、9千名患者，篩檢細菌陽性為40％、50％，同時鑑定細菌種類及預判是否可能帶有抗藥蛋白，讓醫師與病人更快速掌握是否用對藥物，以降低醫療成本與致死率，該系統以全院跨科部資料開發，今年獲國家新創獎及台北生技獎跨域卓越獎優等獎肯定。

隨著醫療發展進步，平均年齡逐漸老化，心血管相關疾病已成為危害人類健康的重要問題，其中心肌梗塞（Myocardial infarction, MI）是最高風險的病症之一，許多患者在未送醫前即已死亡，因此及早發現與診斷心肌梗塞患者是臨床上非常重要的議題。

以「AI輔助STEMI判讀系統」實際案例，分享醫療AI如何協助醫療決策，有效縮短疑似心肌梗塞的病患，在抵達醫院前就可以預先蒐集數據，讓病患縮短等候時間，獲得完善治療。導入這套系統並與AIoT結合後，幫助病患在到院前的救護車上，執行心電圖並上傳雲端進行AI分析，若判斷為急性心肌梗塞，就能及早通知醫護人員，讓心導管團隊及時做好準備。

台灣敗血症患者中，每10萬人中就有287人死亡，致死率達29.2%。周德陽院長表示，傳統上，住院患者發生感染症時，醫師基於救急，第一時間會依據自身經驗初步判斷可能的感染源，並投以相應的抗生素，故仍有一定比例的病患在發病初期無法確診，因而非常容易錯過黃金治療時間

中國醫藥大學附設醫院結合人工智慧輔助心電圖，「急性ST段上升型心肌梗塞」判讀模型，結合對12項心律不整的判斷及急診檢傷的自動高風險評分系統，為全方位的急性心肌梗塞心電圖診斷平台，掌握黃金救援時間

許凱程主任表示，面對急診醫療壅塞及非典型病徵之情形，中國附醫人工智慧醫學診斷中心 (AI中心) 許凱程主任與心臟科醫師團隊聯手打造「人工智慧輔助急診心肌梗塞臨床決策支持系統」。利用AI演算法之分析心電圖訊號變化…

許凱程醫師專長為失智症、腦中風與睡眠障礙治療；台大醫學系畢業後，致力於醫學與工程的跨領域結合，在工程方面取得國立中正大學化學工程博士與電機工程碩士，並於2018-2020赴美國國家衛生研究院的神經與腦中風機構，訊息與生物資訊部門擔任研究員。專長為人工智慧、系統生物學、生醫訊號處理與生物資訊學。許醫師有豐富的醫療人工智慧實作經驗，能夠結合臨床知識與人工智慧技術，提升AI在臨床醫療之應用，目前為中國醫藥大學附設醫院人工智慧醫學診斷中心主任，領導該中心開發多項AI工具，於臨床上線使用，且取得TFDA智慧醫材認證，並已有多篇醫療人工智慧學術論文發表。