![【XGAMER 元代碼 - 主題曲: 寂聲 (日本語)】 日語歌詞： Verse 1 目を閉じたいだけ 気にしていないふうに... 内の信念は 正しくない 風と海[真実を]告げて 失くしない 幻がなくて Chorus: 徹夜で戦った 日差し...](https://scontent.fdsa2-1.fna.fbcdn.net/v/t15.5256-10/336656091_162215126698640_3843734250325810940_n.jpg?stp=dst-jpg_p600x600&_nc_cat=102&ccb=1-7&_nc_sid=08861d&_nc_ohc=kQATFNXRo-kAX9EeaEw&_nc_ht=scontent.fdsa2-1.fna&oh=00_AfCnUOW2Bv6j_cgJTtG7RU2CcjvsthXu1Pj6XjGBE5943w&oe=641C69A7#)
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走進台灣「未來人工智慧醫院」
一位患者在到達急診室不久後出現了明顯的感染跡象。因此，中國醫藥大學附設醫院 (中國附醫) 的醫生請實驗室進行檢測以確定罪魁禍首。 三天後，他們得到了答案：一種抗藥菌。這種細菌已經進化到可以戰勝大多數抗生素，甚至是作為最後手段使用的抗生素，並且可能帶來致命的威脅，困擾著世界各地的醫院。但此時患者即將出院。這是因為中國附醫開發的人工智慧模型已經在一小時內識別出細菌，而標準實驗室測試則需要長達 72 小時。後來醫生開了新的藥物，病人就康復了。 該人工智慧模型是中國附醫「AST.AI 智慧抗藥菌預測系統」 的關鍵支柱，該系統於去年開始被運用於臨床中。從那時開始，中國附醫的患者死亡率下降了 25%，抗生素成本下降了 30%，抗生素使用量下降了 50%，它幫助醫生治療了數千名患者。 中國附醫人工智慧醫學診斷中心主任許凱程說，這只是中國附醫利用 AI 開創醫療新時代的一個例子。中國附醫開發並部署了數百種人工智慧演算法，這些演算法建立在微軟的 Azure 雲平台上，該系統的 12 家醫院每天都在使用這些演算法。 這些團隊定制的人工智慧模型正在幫助醫生診斷癌症和帕金森氏症等疾病。此外，他們也幫助急診室工作人員更快地治療中風和心臟病患者，並減輕了醫生和護士的文書工作負擔。「我們開發每一個人工智慧工具的主要目標都是拯救病人的生命和節省醫生的時間，」許凱程主任說。 「我們的願景是成為未來人工智慧醫院的世界級平台提供商。」 節省時間，拯救生命 多年來，中國附醫一直在為成為 AI 醫院奠定基礎。 2015年，系統建立了一個大數據中心，在保障患者數據隱私的同時，為AI演算法提供素材。兩年後，中國附醫人工智慧醫學診斷中心成立。現今，中國附醫有 10 家不同的 AI 診所。一個由醫生和 AI 研究人員組成的跨學科團隊每月開會討論潛在的新案例並審查現有研究的進展，目前成功被驗證的模型已經被實施至臨床中。 至今為止，其中 8 個 AI 模型已獲得台灣食品藥品監督管理局的監管批准，另有 8 個已提交審查。以上這些都是建立在 Azure Machine Learning 之上。 「Azure 是我們醫療數位轉型的核心，」中國附醫智慧科技創新中心主任游家鑫博士說。 「該平台讓我們能夠快速開發新的人工智慧工具，將它們實際運用在醫療院所，並改善醫療人員的日常。」 人工智慧模型通常被納入醫生每天使用的熟悉軟體中，有些是透過按一下按鈕來啟動的 : 例如，在病患膝蓋受傷時預約 MRI 的醫生可以點擊標記為「AI」的按鈕來預測半月板撕裂的可能性。即時結果可以避免延誤後續預約並讓患者更快得到治療。 節省時間通常意味著拯救生命。 WHO 世界衛生組織將「病菌抗藥性」列為人類健康的十大威脅，並警告 2050 […]
一位患者在到達急診室不久後出現了明顯的感染跡象。因此，中國醫藥大學附設醫院 (中國附醫) 的醫生請實驗室進行檢測以確定罪魁禍首。 三天後，他們得到了答案：一種抗藥菌。這種細菌已經進化到可以戰勝大多數抗生素，甚至是作為最後手段使用的抗生素，並且可能帶來致命的威脅，困擾著世界各地的醫院。但此時患者即將出院。這是因為中國附醫開發的人工智慧模型已經在一小時內識別出細菌，而標準實驗室測試則需要長達 72 小時。後來醫生開了新的藥物，病人就康復了。 該人工智慧模型是中國附醫「AST.AI 智慧抗藥菌預測系統」 的關鍵支柱，該系統於去年開始被運用於臨床中。從那時開始，中國附醫的患者死亡率下降了 25%，抗生素成本下降了 30%，抗生素使用量下降了 50%，它幫助醫生治療了數千名患者。 中國附醫人工智慧醫學診斷中心主任許凱程說，這只是中國附醫利用 AI 開創醫療新時代的一個例子。中國附醫開發並部署了數百種人工智慧演算法，這些演算法建立在微軟的 Azure 雲平台上，該系統的 12 家醫院每天都在使用這些演算法。 這些團隊定制的人工智慧模型正在幫助醫生診斷癌症和帕金森氏症等疾病。此外，他們也幫助急診室工作人員更快地治療中風和心臟病患者，並減輕了醫生和護士的文書工作負擔。「我們開發每一個人工智慧工具的主要目標都是拯救病人的生命和節省醫生的時間，」許凱程主任說。 「我們的願景是成為未來人工智慧醫院的世界級平台提供商。」 節省時間，拯救生命 多年來，中國附醫一直在為成為 AI 醫院奠定基礎。 2015年，系統建立了一個大數據中心，在保障患者數據隱私的同時，為AI演算法提供素材。兩年後，中國附醫人工智慧醫學診斷中心成立。現今，中國附醫有 10 家不同的 AI 診所。一個由醫生和 AI 研究人員組成的跨學科團隊每月開會討論潛在的新案例並審查現有研究的進展，目前成功被驗證的模型已經被實施至臨床中。 至今為止，其中 8 個 AI 模型已獲得台灣食品藥品監督管理局的監管批准，另有 8 個已提交審查。以上這些都是建立在 Azure Machine Learning 之上。 「Azure 是我們醫療數位轉型的核心，」中國附醫智慧科技創新中心主任游家鑫博士說。 「該平台讓我們能夠快速開發新的人工智慧工具，將它們實際運用在醫療院所，並改善醫療人員的日常。」 人工智慧模型通常被納入醫生每天使用的熟悉軟體中，有些是透過按一下按鈕來啟動的 : 例如，在病患膝蓋受傷時預約 MRI 的醫生可以點擊標記為「AI」的按鈕來預測半月板撕裂的可能性。即時結果可以避免延誤後續預約並讓患者更快得到治療。 節省時間通常意味著拯救生命。 WHO 世界衛生組織將「病菌抗藥性」列為人類健康的十大威脅，並警告 2050 […]
李芷晴
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