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AI关联上亿处方笺 医师给药更安心

时间: 2019-07-18 14:09:39

AI关联上亿处方笺 医师给药更安心

据统计有高达51%的处方错误从医师端造成,而医师每天问诊次数多、药物名称艰涩难懂易混淆,病人「吃错药」的严重性可想而知,医疗体系也为此错误付上高额成本代价。为减少用药错误情形,AI人工智慧能够在医师处方流程上发挥关键作用!

可能让病人吃错药的环节包含:处方笺、调剂阶段、给药阶段,以及病人错误服用。正确用药仰赖用药正确的处方笺,曾有医院误开药物一个月达1000次!AESOP团队以智慧型药物安全系统「MedGuard」(药御守),试图从医疗资讯系统端解决医师处方笺的难题,减少用药错误。估算在台湾不适当处方率近5%,这个比例和美国相当,也接近全球平均数值。

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药名相似是医师处方笺错误的一个重大关键,AESOP团队执行长龙安靖以糖尿病患者的药物为例,医师容易误打为EUCLIDAN(用于血管扩张),AESOP系统会透过系统视窗显示相关诊断的药物,建议医师是否是降低血糖的EUGLUCON。 龙安靖指出,回溯台湾健保资料库的经筛选后的处方笺有13亿笔,所幸台湾的数据资料相较于其它国家更为精确与完整,藉由MedGuard进行药物与病状的数百万的关联,以AI人工智慧计算出来用药建议的辅助,目前团队的关联建议,经实测也是医师与专家接受度最高的,也增加了AI协助正确处方笺的有效性。近两年来,AESOP已在台湾的北医、万芳以及双和医院的200位医师使用。

药名相似是医师处方笺错误的一个重大关键,龙安靖以糖尿病患者的药物为例,医师容易误...
药名相似是医师处方笺错误的一个重大关键,龙安靖以糖尿病患者的药物为例,医师容易误打为EUCLIDAN(用于血管扩张),AESOP系统会透过系统视窗显示相关诊断的药物,建议医师是否是降低血糖的EUGLUCON。 AESOP/提供

AESOP团队为追求更精确的临床实验结果,以提升其AI人工智慧系统的医师普及性,决定参与B2MC在波士顿的计画,计画中专家顾问建议AESOP团队在美国东岸及西岸选择指标性医疗院所再进行临床实验,计画期间约半年至一年。龙安靖发现在美国的医疗院所麻醉用药不适当的比例较高,台湾与美国在国际标準诊断码(ICD-9-CM)也是相同,两国在处方笺数据上也很一致。执行长也分享台湾在AI领域是适合进行市场发展的阶段,透过B2MC这样的加速器计画,让AI科技研发得以商品化。

AESOP团队执行长龙安靖指出,AI人工智慧在商品化与推进市场的速度是关键。 蔡...
AESOP团队执行长龙安靖指出,AI人工智慧在商品化与推进市场的速度是关键。 蔡尚勋/摄影

龙安靖提及现在AI人工智慧的趋势,他指出AI并非万灵丹,在发展AI医疗与数位健康需要领域知识的人才,以及医师做为使用者行为的判断,才有办法建立有效的关联模型。「商品化与推进市场的速度是很重要的!」团队需要抢先把事业与产品建立起来。提及团队未来的规划,龙安靖也指出在成立公司后,持续在美国找到100位医师进行临床实验,让医师接受率能达到台湾的标準,即至少过半的医师接受度、3%的警示率。未来团队希望能在一年内达到100万美金的营收目标。

相关资料请参B2MC网站:http://www.b2mctaiwan.com

(B2MC Taiwan新创团队系列报导)

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