篩選科室
人工智慧中心
<p style="text-align: justify;">本中心成立於2017年8月21日。致力於應用高價值的臨床醫學數據,建立深度學習臨床預測模型,推動人工智慧於臨床疾病之應用,建立智慧醫療輔助診斷系統,透過醫師與AI合作提升醫療品質,達到智慧醫療的目標。目前中心主要開發四大醫療領域人工智慧的應用,結合大數據及人工智慧技術,提供專家診斷資訊,輔助專業醫療決策。</p> <p style="text-align: justify;"> </p>
八旬長者 從精明轉為溝通困難 中醫大附醫「智憶康」 AI預測腦齡老化五歲 一分鐘找到早期失智症 幫助臺灣高齡社會
81歲的張伯伯,原來精明開朗,今年初開始,卻經常忘記他人交代的事情,也不願意與家人交流,且說話邏輯不易理解,經家人陪同前來中國醫藥大學附設醫院門診,由神經部主治醫師、人工智慧中心許凱程主任先透過傳統檢查方式,
居家睡眠呼吸檢測-智眠檢 身上僅一機全搞定 中醫大附醫與廣達合作 攜帶式AI心電圖測量儀 AI精準分析心電訊號 找到睡眠呼吸中止症 AI協助擺脫「電線人」 準確度超出九成
36歲的張先生睡眠時鼾聲雷動,睡眠無法持續,也造成家人無法安睡,在家人建議下前往中國醫藥大學附設醫院就醫,耳鼻喉科專家團隊初步評估後,張先生需要進行睡眠多項生理功能檢查(Polysomnography,PSG)。
近八旬長者急性腦中風 中醫大附醫「iStroke腦中風診斷平台」 CT檢查免顯影劑 AI只花90秒鎖定腦傷區與體積 精準即時搶救 術後長者康復能活動
為避免長者施打顯影劑可能突發的健康風險,以及加速醫師臨床評估的準確性,中醫大附醫專家團隊隨即啟動人工智慧中心開發的「iStroke腦中風診斷平台」,運用AI大數據建構的人工智慧模型,分析CT腦部影像,並模擬其施打顯影劑後的影像,來預測林女士損傷的腦部區域落點與體積,診斷出林女士為右側中大腦動脈阻塞導致缺血性腦中風,結合後續AI分析CTP得到的可救治區域與不可救治區域等資訊,輔助醫師判斷其治療成效。
75歲阿伯起床胸悶心悸,冠動脈阻塞高達99%!「運動心電圖AI輔助判讀系統」 及時介入治療倖免於難
75歲陳伯伯平日生活習慣良好,有高血壓病史,有天起床時忽然感覺胸悶心悸,原以為是胃食道逆流,到中國附醫尋求協助,經消化內科再轉介到內科部心臟血管系,吳宏彬醫師建議使用運動心電圖檢查心血管狀態,運動心電圖顯示陳伯伯運動最大心跳每分鐘139下,ST段輕度下降呈現缺氧,依傳統人工判讀與風險因子評估僅為冠狀動脈中度風險
巴金森氏症難辨步態「步態凍僵」? AI診斷系統協助神經內科半小時發現七旬長者病情 早期揪出延緩病徵
71歲莊伯伯罹患巴金森氏症已十五年,近期家人發現伯伯走路經常停滯不前,腳像是突然走路被地板黏住這般僵硬,到中國醫藥大學附設醫院神經內科求診,透過「人工智慧醫學診斷中心」的輔助,利用AI運算分析步態影像數據,發現可能出現了巴金森氏症中後期的「步態凍僵」,讓醫護人員得以及早介入再治療,延緩相關病徵
敗血症致死率高 AI快檢菌種
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。
急性心肌梗塞心電圖診斷平台,改善偏鄉醫療決勝院前!
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
急性心肌梗塞 AI心電圖消防救護車先診斷
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。
AI搶救心肌梗塞 中國附醫人工智慧落地急診
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…
爭分奪秒,智慧醫療強力助攻 中國附醫特創人工智慧落地急診
敗血症致死率高 AI快檢菌種
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。
急性心肌梗塞 AI心電圖消防救護車先診斷
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。
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八旬長者 從精明轉為溝通困難 中醫大附醫「智憶康」 AI預測腦齡老化五歲 一分鐘找到早期失智症 幫助臺灣高齡社會
81歲的張伯伯,原來精明開朗,今年初開始,卻經常忘記他人交代的事情,也不願意與家人交流,且說話邏輯不易理解,經家人陪同前來中國醫藥大學附設醫院門診,由神經部主治醫師、人工智慧中心許凱程主任先透過傳統檢查方式,
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為避免長者施打顯影劑可能突發的健康風險,以及加速醫師臨床評估的準確性,中醫大附醫專家團隊隨即啟動人工智慧中心開發的「iStroke腦中風診斷平台」,運用AI大數據建構的人工智慧模型,分析CT腦部影像,並模擬其施打顯影劑後的影像,來預測林女士損傷的腦部區域落點與體積,診斷出林女士為右側中大腦動脈阻塞導致缺血性腦中風,結合後續AI分析CTP得到的可救治區域與不可救治區域等資訊,輔助醫師判斷其治療成效。
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75歲陳伯伯平日生活習慣良好,有高血壓病史,有天起床時忽然感覺胸悶心悸,原以為是胃食道逆流,到中國附醫尋求協助,經消化內科再轉介到內科部心臟血管系,吳宏彬醫師建議使用運動心電圖檢查心血管狀態,運動心電圖顯示陳伯伯運動最大心跳每分鐘139下,ST段輕度下降呈現缺氧,依傳統人工判讀與風險因子評估僅為冠狀動脈中度風險
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71歲莊伯伯罹患巴金森氏症已十五年,近期家人發現伯伯走路經常停滯不前,腳像是突然走路被地板黏住這般僵硬,到中國醫藥大學附設醫院神經內科求診,透過「人工智慧醫學診斷中心」的輔助,利用AI運算分析步態影像數據,發現可能出現了巴金森氏症中後期的「步態凍僵」,讓醫護人員得以及早介入再治療,延緩相關病徵
急性心肌梗塞心電圖診斷平台,改善偏鄉醫療決勝院前!
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
AI搶救心肌梗塞 中國附醫人工智慧落地急診
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…