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透過與以往不同的AI機器訓練模型方式，重視AI模型之特異性(Specificity)數值，並從大量疑似病患中透過「胸腔X光偵測系統」找出真陰性(True Negative)案例，以大幅降低PCR普篩所需醫療資源及費用。
從新冠肺炎爆發以來，台灣確診病例不多，因此不是所有醫師都有診斷新冠肺炎的經驗。如果病人沒有出現一些可以輔助判斷的症狀，可能需要花幾天的時間才會被確診。臺北醫學大學附設醫院率先與台灣人工智慧實驗室合作，透過自動偵測武漢肺炎的「胸腔X光偵測系統」應用到醫院標準流程，即時顯示肺炎特徵位置及偵測肺部遭受感染之可信度數值，並提供給臨床醫師。
過去篩檢標準流程 恐影響治療即時性
台灣人工智慧實驗室與北醫附醫合作採用「胸腔X光肺炎快篩」並建立醫院的標準流程，北醫附醫醫務副院長魏柏立表示，目前醫院收到疑似確診案例時，第一時間便進行胸腔X光檢查及RT-PCR篩檢，檢測確診後需透經CDC通報，收到報告消息至少需2-3天，再決定入住或離開負壓隔離病房；假設一千位疑似案例做「PCR篩檢」，而每位PCR篩檢自費費用預估為3,000元，總計將花費300萬元再加上等待檢測結果時間，恐會影響病患治療的即時性。
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AI有機會大幅補足PCR普篩 優化醫院既有流程
為此，北醫附醫優化目前醫療既有流程，與台灣人工智慧實驗室團隊討論，透過與以往不同的AI機器訓練模型方式，重視AI模型之特異性(Specificity)數值，並從大量疑似病患中透過「胸腔X光偵測系統」找出真陰性(True Negative)案例，以大幅降低PCR普篩所需醫療資源及費用。
北醫附醫陳瑞杰院長指出，期待將院內收案的疑似案例透過AI即時偵測，減少篩檢次數及醫療費用，進一步加速醫院既有處治流程。
AI輔助臨床醫師 提升醫療品質
此外，系統將建置於臨床試驗並持續加入更多臨床資料，院方提供醫學專家知識想法與建議，未來當病患完成胸腔X光片拍攝，將影像上傳至AI胸腔X光偵測系統，即可在短時間內偵測病患肺炎特徵之可信度數值，醫師可針對AI系統偵測可信度高之案例做進一步檢測與治療，也可減少因為沒有即時確診而造成的風險，提升醫療品質。
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從小就患有嚴重過敏的高檢師，包含氣喘、皮膚搔癢、腸胃毛病，狀況差到要準備過敏藥物跟支氣管擴張劑，那種打噴嚏跟流鼻水一次要用掉半包衛生紙或是不吸藥劑就有種快活不過來的感覺，我相信同樣是過敏的大朋友小朋友一定都有相同感受吧!