「你現在有多痛?」走入急診室,滿間都是哀嚎的患者,但光是做檢傷分類往往就要耗去許多時間,台大率全國之先,找來機器人進駐急診室幫忙,機器人透過觀察患者臉部的表情線條、臉色,來判讀疼痛指數,最快2分鐘內就能完成,幫忙解決急診室壅塞困境。
依臉部扭曲線條、唇色判斷
全台每年急診就醫件數從2006年568萬件增加到2016年689萬件,突顯急診壅塞問題越來越嚴重。台大醫院急診部與台灣大學資工系合作,發展出人工智慧的電子化檢傷系統,以人臉辨識判斷疼痛指數。
台大醫院急診部主任黃建華表示,急診檢傷分類須看心跳、血壓、體溫,也要看疼痛,若疼痛超過8分就要自動升一級。疼痛有兩大意義,除了表示病人很希望趕快改善不舒服,也可能顯示身體疾病嚴重,醫護人員必須幫忙提高病人的舒適度,也要快速瞭解他病況的危急性。
急診醫學部王暉智表示,過去檢傷分類,需靠資深優秀的護理師才有辦法,但若遇到人多繁忙,就會有精神狀況不好或是疏忽的時候,靠機器人協助,則能降低疏漏風險,提高病人安全,藉此警示醫護人員,優先處理緊急的患者。
機器人要怎麼判斷疼痛指數?王暉智說,可從患者有沒有愁眉苦臉,例如臉部扭曲線條、嘴唇顏色、或是臉部是否蒼白等表情細節來辨識,同時分析病人主述、病例、生命徵象的資料,經過深度學習模型,自動產生疼痛指數及檢傷分類的建議。
未來台大醫院的智慧急診願景,更希望能做到機器人也能主動看病、與患者對話、判讀X光,提供醫生加速診斷加速了解病人病況是否建議出院、緊急事件準確預測,希望可以改善急診流程,都能夠縮短時間而且判斷更正確,推動智慧急診的方向。
衍生醫學倫理 待立法規範
不過,AI衍生出的醫學倫理與法律層面問題,還有很多有待釐清與立法規範,例如在診療過程出問題的時候,到底是醫師、醫院、還是系統研發者的責任?台大也表示,國內也須因應AI時代來臨,加快立法腳步。