107-2暑假作業
聖母醫護管理專科學校107年三年級升四年級(105級)暑假作業
科別
護理科
班級
五護四丁
學號
1055101171
姓名
趙子芊
作者姓名
張彩琳、林克亮、林世傑、楊子芃、賴妍倩、胡超群、李英雄
西元出版年
2019/06/15
文章標題
人工智慧在醫療的應用及未來展望
期刊名稱1
台灣醫檢雜誌
卷(期)
34卷2期
起訖頁數
P1-11
作者姓名
王俊民、李貞瑩、楊婉媛、林佑宣、陳孟莉
西元出版年
2019/06/15
文章標題
運用精實方法評估抽血區智能化系統效益：以臺中榮民總醫院為例
期刊名稱2
台灣醫檢雜誌
卷(期)
34卷2期
起訖頁數
P12-20
作者姓名
劉佩柔 ； 王俊民
西元出版年
2019/06/15
文章標題
急診病患利用NLR數值作為敗血症參考指標
期刊名稱3
台灣醫檢雜誌
卷(期)
34卷2期
起訖頁數
P21-26
[自訂一主題]:臨床上運用在檢驗數值的方法
[本書閱讀後心得感想(至少500字)]
透過人工智慧技術的力量，可以達到一瞬間完成檢驗。深度學習技術的能力大幅度提升影像辨識正確性，透過X光攝影、電腦斷層掃描、核磁共振，以及細胞檢查等檢驗設備，能夠從潰瘍的發現、腫瘤增大的結果，來發現身體的異常狀態。而這些檢查過程與發現，已經從過去需要耗費10多天，一直到透過人工智慧技術的力量，可以達到剎那完成檢驗。可以經由在具有醫療性質AI智慧的設備中輸入問診和檢查結果，來獲得類似診斷的建議內容，再交由醫師評估是否得當。日本透過政策計畫推動人工智慧在醫療領域的應用 ，被稱為「PeOPLe」的人工智慧醫療管理系統，已經開始整合與保存日本各醫療機關裡每一位患者的醫療診斷紀錄，並且授予每個患者識別編號（醫療ID），除了方便保存與管理醫療資料之外，並且也將患者在不同醫療單位就醫的資料予以統一保存管理，在未來就診時，醫療人員可以從資料庫中讀取患者過去完整的就診資料與各種檢查報告。 AI打病歷 醫師專心問診，過去來長期被忽略，善用AI，也可以扭轉回來。自從電腦進入診間，醫師打病歷跟看病人變成一件衝突的事情。醫師一邊看著電腦一邊問病情，其實並不曉得病人告訴他的病情有多真。一個好醫師可從病人眼睛，看出他所說的疼痛該增幾分或減幾分。未來，打病歷可以交給AI執行，醫師專心問診病人。AI可以做語言分析，能將對話轉化成文字紀錄，列出疑問，提醒醫師注意。問診結束的時後，AI已經把病歷打好，並附上處方建議，交給醫師確認。醫師關懷病人的時間多了，醫病關係就會增添信任感。要發展醫療AI，得考慮如何開放資料，同時兼顧病人隱私。現在利用網路系統，由醫院上傳病歷資料，配合鑰匙設計，讓病人充分保全病歷開放瀏覽的權利。相信未來發展成熟，一定能幫助人類健康醫療更進一步!
網址：
http://www.airitilibrary.com/Publication/alDetailedMesh?DocID=P20190523001-201906-201907110012-201907110012-1-11
http://www.airitilibrary.com/Publication/alDetailedMesh?DocID=P20190523001-201906-201907110012-201907110012-12-20
http://www.airitilibrary.com/Publication/alDetailedMesh?DocID=P20190523001-201906-201907110012-201907110012-21-26
科別
護理科
班級
五護四丁
學號
1055101171
姓名
趙子芊
作者姓名
張彩琳、林克亮、林世傑、楊子芃、賴妍倩、胡超群、李英雄
西元出版年
2019/06/15
文章標題
人工智慧在醫療的應用及未來展望
期刊名稱1
台灣醫檢雜誌
卷(期)
34卷2期
起訖頁數
P1-11
作者姓名
王俊民、李貞瑩、楊婉媛、林佑宣、陳孟莉
西元出版年
2019/06/15
文章標題
運用精實方法評估抽血區智能化系統效益：以臺中榮民總醫院為例
期刊名稱2
台灣醫檢雜誌
卷(期)
34卷2期
起訖頁數
P12-20
作者姓名
劉佩柔 ； 王俊民
西元出版年
2019/06/15
文章標題
急診病患利用NLR數值作為敗血症參考指標
期刊名稱3
台灣醫檢雜誌
卷(期)
34卷2期
起訖頁數
P21-26
[自訂一主題]:臨床上運用在檢驗數值的方法
[本書閱讀後心得感想(至少500字)]
透過人工智慧技術的力量，可以達到一瞬間完成檢驗。深度學習技術的能力大幅度提升影像辨識正確性，透過X光攝影、電腦斷層掃描、核磁共振，以及細胞檢查等檢驗設備，能夠從潰瘍的發現、腫瘤增大的結果，來發現身體的異常狀態。而這些檢查過程與發現，已經從過去需要耗費10多天，一直到透過人工智慧技術的力量，可以達到剎那完成檢驗。可以經由在具有醫療性質AI智慧的設備中輸入問診和檢查結果，來獲得類似診斷的建議內容，再交由醫師評估是否得當。日本透過政策計畫推動人工智慧在醫療領域的應用 ，被稱為「PeOPLe」的人工智慧醫療管理系統，已經開始整合與保存日本各醫療機關裡每一位患者的醫療診斷紀錄，並且授予每個患者識別編號（醫療ID），除了方便保存與管理醫療資料之外，並且也將患者在不同醫療單位就醫的資料予以統一保存管理，在未來就診時，醫療人員可以從資料庫中讀取患者過去完整的就診資料與各種檢查報告。 AI打病歷 醫師專心問診，過去來長期被忽略，善用AI，也可以扭轉回來。自從電腦進入診間，醫師打病歷跟看病人變成一件衝突的事情。醫師一邊看著電腦一邊問病情，其實並不曉得病人告訴他的病情有多真。一個好醫師可從病人眼睛，看出他所說的疼痛該增幾分或減幾分。未來，打病歷可以交給AI執行，醫師專心問診病人。AI可以做語言分析，能將對話轉化成文字紀錄，列出疑問，提醒醫師注意。問診結束的時後，AI已經把病歷打好，並附上處方建議，交給醫師確認。醫師關懷病人的時間多了，醫病關係就會增添信任感。要發展醫療AI，得考慮如何開放資料，同時兼顧病人隱私。現在利用網路系統，由醫院上傳病歷資料，配合鑰匙設計，讓病人充分保全病歷開放瀏覽的權利。相信未來發展成熟，一定能幫助人類健康醫療更進一步!
網址：
http://www.airitilibrary.com/Publication/alDetailedMesh?DocID=P20190523001-201906-201907110012-201907110012-1-11
http://www.airitilibrary.com/Publication/alDetailedMesh?DocID=P20190523001-201906-201907110012-201907110012-12-20
http://www.airitilibrary.com/Publication/alDetailedMesh?DocID=P20190523001-201906-201907110012-201907110012-21-26
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