中醫大附醫「AI輔助護理師」:運用Google MedLM模型,減輕護理師工作負擔

中醫大附醫「AI輔助護理師」:運用Google MedLM模型,減輕護理師工作負擔

近年來,因社會高齡化、慢性疾病等因素導致照護需求增加,衛福部表示護理人力短缺為世界各國共同的挑戰。為此,中國醫藥大學附設醫院運用Google MedLM模型研發「AI輔助護理師」,輔助診斷、給予治療建議、提升作業效率等,減輕護理師工作負擔。另外,中醫大附醫智慧醫療獲美全球醫療機構HIMSS「數位健康指標DHI」評比冠軍,為台灣首次榮獲全球第一的智慧醫院。

AI輔助護理師:具備視覺分析能力,自動生成護理紀錄

Google Cloud的生成式人工智慧技術,包含MedLM可同時分析醫療影像、病歷紀錄和基因數據,中醫大附醫AI中心以MedLM模型技術,開發具視覺分析能力的「AI輔助護理師」。AI中心副主任王韋竣表示,護理師無法一邊工作一邊撰寫護理紀錄,往往都要等到工作結束後才能回到電腦輸入。而透過AI輔助護理師視覺分析能力,只要將照片上傳,AI便能自動生成初步的描述,能有效減輕作業。而該技術不僅能分析傷口、進行疼痛評估,也能給予衛教建議,從而提高護理品質。

分析傷口:協助生成完整評估傷口與描述,提升護理師工作效率

系統能根據照片自動生成護理紀錄,不僅能減少護理師手動輸入的時間,同時確保紀錄的完整性及準確性,讓交班更清楚與確實。另外,結合語音辨識技術,系統可以捕捉病人或護理師口述的症狀和描述,更進一步完善護理紀錄。

疼痛評估:根據患者表情分析疼痛指數,有望輔助醫生調整藥物量

護理師只需要上傳患者的照片,並下相關提示詞,AI便能根據圖片中患者的表情評估疼痛指數,也能給予照護建議及患者衛教。而待未來研發成熟時,將輔助醫生作為調整藥物的參考。

飲食控制:分析食物照片估算熱量資訊,提供病人衛教建議

由於心血管疾病與糖尿病等需進行飲食控制,許多護理師必須身兼營養師的工作。AI輔助護理師能精準分析食物照,估算其熱量等資訊,提供病人適當衛教建議,完善病人衛教與護理照護。

「AI輔助護理師」目前為雛形階段,同於於臨床進行實測當中。中醫大附醫也強調,該系統是為緩解護理師短缺之情況,而非要取代護理師。

ycr
作者

PC home雜誌、T客邦產業編輯,也負責T客邦影新聞YouTube頻道。

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