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研發辨識系統會看人臉色 盼減急診暴力

2017/10/8 14:36(10/8 14:58 更新)
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(中央社記者許秩維台北8日電)近年來急診醫療暴力頻傳,交大團隊結合表情辨識和人臉辨識,透過分辨表情,提醒醫護人員及早安撫或處理患者,還有黑名單警示功能,有助於減少醫療暴力。

台北醫學大學與美國麻省理工學院聯手舉辦「2017 健康物聯網黑客松」,今年以醫療應用為主題,提供兩大醫療臨床數據資料庫,讓參賽者發揮創意,研發與醫療健康領域相關的創新應用,今天舉行頒獎典禮。

近年來醫療暴力頻傳,由交通大學電機工程系博士後研究員鐘孟良、博士候選人黃柏維、碩士生吳宜樵和大學部學生吳昱良組成的團隊,研發可應用於醫療急診室的「影像式健康生理訊號量測與人工智慧表情辨識整合系統」,拿下第二名和最佳創意獎。

黃柏維表示,現在急診醫療暴力頻傳,主因是患者在等待救援的過程,有一些情緒累積,團隊建立表情辨識系統,區分為正常、開心、傷心、負面情緒等4種模式,透過哭泣、皺眉、驚嚇、生氣等不同表情瞭解患者的情緒,並即時傳訊通知醫護人員,透過安撫或及早處理,減少醫療急診暴力事件的發生。

除了表情辨識外,黃柏維指出,系統也結合性別辨識和心跳量測,且有別於許多人臉辨識系統必須正面才能辨識,團隊研發的系統採用多角度量測,即使側臉也能辨識。

他說,這個系統如果放置在入口處,還可以為到院的患者建檔,也有醫生建議可放在診間,避免看診時專注於患部,卻忽略患者表情。

鐘孟良也表示,系統還結合黑名單功能,例如過去曾有醫療暴力或有酒醉等情況的患者,只要透過人臉辨識發現有黑名單,就可及早通知醫院保全人員協助,避免第一線的醫護人員遭遇危險,希望有機會能讓此系統在醫療院所實際運用。

另外,由臨床醫師和軟體工程師等人組成的團隊,研發「智慧輸液管理決策」,由於現行的大量輸液治療方法僅適用部分敗血症患者,團隊透過大數據分析,找出適合此療法的患者,提供醫師治療時參考,有助於精準醫療,獲得競賽第一名。1061008

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