華碩AICS智慧醫療技術發表會圓滿落幕, 會後AICS團隊與貴賓合影

邀請全台醫院共同推動醫療產業「數位化」與「AI 化」

華碩 AI 研發中心 (AICS) 不斷以人工智慧為醫療產業帶來變革,9月5日於高雄舉辦「智慧醫療新紀元—AI Medical 技術發表會」,分享 ICD-10 智能編碼、醫療大數據搜尋系統、非計劃性再入院病人向量分析技術、不良反應藥歷與用藥安全系統,宣示華碩擴大服務全台醫院的決心。AICS 計畫先投入人力協助醫院進行資料清整與數位化,再提供研發量能,包括自然語言處理、醫療影像分析、大數據分析等,協助建立醫院的醫療大數據庫。

華碩全球副總裁暨 AICS 負責人黃泰一表示,「台灣醫療體系醫術先進,但資料散落有如二十年前的論文檢索,各自獨立無法串連。AICS 集結頂尖 AI 研發人才,持續協助醫院活化真實數據,啟動精準醫療,誠摯邀請各大醫療院所與我們一起推動醫療產業『數位化』與『AI 化』,翻轉醫療資訊運用方式,完善監督機制,加速應用發展,讓世界看見台灣醫療與科技結合的實力,推動智慧醫療成為台灣下一個世界級領導產業。」

Product Director 毋文涵介紹 ICD-10 編碼 AI 推薦引擎院方應用與落地成果

會中首先分享華碩 AICS ICD-10 智能編碼技術,包括「ICD-10 編碼 AI 推薦引擎」,由AI判讀醫療資料庫的病歷大數據,推薦相關的候選編碼,幫助疾病分類師及醫師輕鬆完成編碼,回傳醫院系統充實大數據;「醫師編碼書寫小幫手」幫助醫師輕鬆完成病歷錯字校正,有效提升病歷準確度、進而提升住院中到出院申報病歷的完整性與一致性,提高保險給付效率。目前已導入全台十餘家醫院,編碼平均正確率接近八成,深受許多醫師與疾病分類師肯定。

接著,華碩 AICS 醫療大數據搜尋系統 (EMR search) 是另一項讓醫護立即有感的革命性服務。華碩從散落在不同型態、系統的歷史病歷資料、檢驗報告、手術紀錄等著手,協助整合異質資料、清整資料,以 AI 轉換為結構化及標準化的數據,進行大數據分析,建構醫院內部去識別化的研究型資料庫,落實到醫療應用,幫助醫師像 Google Search 一樣下關鍵字即可搜尋醫院資料庫中的病患案例,參考治療前例與歷史數據,輔助診斷與用藥決策。上線僅四周,就收到來自五十多位醫師的超過一千個問題,萃取十個以上研究題目,已成為各醫院的數據後盾,加速部署重症與慢性病的臨床決策支援系統、病情發展預測、治療計畫、個人化與精準醫療,協助醫病共同決策。

AICS 同仁向在場貴賓展示產品功能, 疾分師對於 ICD-10 編碼 AI 實務操作反應熱烈

第三, 出院 14 天內非計畫性再住院一向是醫院重視的醫療品質指標,也攸關​廣大重症與慢性病患及其家庭的醫療權益與經濟負擔。現場分享華碩 AICS 非計劃性再入院病人向量分析技術,整合與萃取病程中看診、檢查、手術、住院、用藥等相關指標,運用先進 AI 技術建立模型,能從龐大病人資料庫與漫長病程中快速搜尋疾病特性高度相似的病人,提煉再入院歷史趨勢、各科別住院趨勢、再入院警示提醒、再入院診斷分析、病患再入院風險預測、再入院病患列表等,並以可視化商務智慧報表 (BI) 呈現,以高度解釋性的歷史數據輔助醫師擬定臨床診斷處置與追蹤計畫,並協助醫院審視健保住院診斷關聯群申報效率,提升整體醫療品質。

第四,國內醫療不良事件有三分之一與用藥不良反應相關,高齡、共病與多重用藥患者更是藥物不良反應受害的高風險族群,以往多憑個別醫師長期的研究累積與臨床經驗給藥,須經歷一段時間確認用藥對病人帶來的效果,甚至進行範圍可控的測試,以排除引起不良反應 (ADR) 的藥物,給病人最正面的治癒結果。華碩 AICS 不良反應藥歷與用藥安全系統,唯一整合全國不良藥物反應通報系統與醫院電子病程大數據資料庫,以病患為中心,分析藥品特性、用藥者個別體質、用藥後反應、對病情之影響等,在醫師即將開立處方之際,基於該藥物可能引起的不良反應,提醒用藥劑量、需要先完成相關檢查、病程存在易引起該藥不良反應的跨科別病史等,幫助醫師用藥時多一道防護,預防及降低病人的意外或傷害,也幫助醫院降低因此造成的醫病爭議與財務損失。

Q&A session 觀眾踴躍提問 、現場貴賓反映收穫良多,期待未來能多參加 AICS 舉辦的相關講座

相關報導:
科技新報: https://technews.tw/2020/09/08/ai-medical-aics-emr-search/
聯合新聞網: https://udn.com/news/story/7240/4841684
中時新聞網: https://news.cnyes.com/news/id/4521908

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