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驅動醫療創新,戴爾與台北榮總合作打造大數據 AI 平台

為加快智慧醫療建置腳步,戴爾科技集團與台北榮總合作,從現代化科技、數位互聯員工、線上醫療、個人化精準醫療四大面向,打造現代化健康大數據 AI 平台。到目前為止,已協助醫院提升 33% 醫學論文量、醫學論文分數高出平均 3 倍、提高臨床用藥精準度以延長癌症 3 年與 5 年的存活率,以及透過大數據分析,以不同排列組合,計算出個人化最適 COVID-19 疫苗施打方案,提高疫苗保護力。

過去 2 年多的疫情成了全球醫療保健產業數位轉型的催化劑,消弭長達數十年過時的營運障礙,驅動醫療保健機構更有目的性地擁抱新興科技,積極建置智慧醫療所需的現代化平台;而根據調查顯示,89% 的醫療保健機構因疫情加快數位轉型的腳步。

為此,戴爾於台北榮總合作,以創新醫療模式與驅動 AI 模型商品化 提升營運績效。例如,台北榮總團隊運用連續型資料庫,整合 1.1 億筆即時參數,以訓練心衰竭風險預警 AI,同時持續優化 AI 模型,進一步打造肺積水預警 AI。

同時,台北榮總透過 AI 數據平台的建置,也部署聯邦式學習(federal learning),讓數據留在醫院本地端、權重在雲端的模式,以邊際與 AIoT 等終端裝置收集病患的血壓值、心律管理、生理資訊量測等數據,再透過自動化分析工具提供有價值的資訊給醫生,以加速診療判斷。如此,不僅可提升精準醫療品質,更能夠消弭員工的數位落差。

台灣戴爾科技集團總經理廖仁祥表示,醫療產業正面臨複雜挑戰,像是對於效率與安全性要求極高的遠端醫療與照護、新的診斷醫學、隨需隨取的臨床資訊等需求。

台北榮總民總醫院大數據中心負責人朱原嘉博士則指出,數據已成為醫療保健機構獲得完整患者視圖的關鍵資產。因此,台北榮總選擇與戴爾合作,透過建立一個大數據整合基礎架構,打造流通無縫的數據池,讓各種數據能夠儲存在同一處,透過 AI 與機器學習,達到醫療智能化,並將這些數據轉化為具有高價值的洞察資訊,幫助醫師進行精準診斷、精準用藥,進而為患者做出改變生活的醫療決策。

(首圖來源:戴爾)

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