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【台灣醒報記者林晏如台北報道】人工聰明將可判定敗血症病人是不是合用大量輸液治療方式，乃至還可以從人臉監測出心跳、性別等訊號。台北醫學大學與麻省理工學院聯手舉行「2017健康物聯網黑客松」，本年主題為「以健康物聯網進化下一代健康人工智慧」，商量若何利用今朝最熱門的AI手藝分析生醫大數據，將資料以視覺化體例顯現。

北醫大醫學科技學院院長李友專透露表現，北醫大與MIT聯手舉行的物聯網黑客松，能充分連系兩校強項，發揮醫療與資訊科技優勢，不但激起立異，更能讓台灣學生盡早與國際接軌，打開世界觀，為台灣將來的醫療生技產業成長鋪路。

獲得第一位的Lenimentum（拉丁文「治癒」之意）團隊做出「聰明輸液治理決議計劃」，組員林佩蓁本身是急診醫師，由於臨床經驗讓她體認到大夫很需要各類東西輔助，以便作出更精準的醫療判定。是以與團隊成功研發出利用人工聰明，判斷哪些敗血症病人的身體素質恰當，可接管大量輸液的醫治方式。

麻省理工學院的學者專家研究想開辟這項方式已10餘年，他們向李友專泄漏說，沒想到在這幾天的活動中就能有所沖破，相當驚喜。

抱走第二名和最佳創意獎的Medical Instrument Technology團隊，則是做出應用於醫療急診室的「影象式健康心理訊號量測與人工聰明臉色辨識整合系統」，用攝影機高度擷取人臉中的訊號，可藉此闡明出心跳、性別、臉色，乃至進擊訊號等資訊。



圖說：Medical Instrument Technology團隊正在自己的作品前，示範若何讓攝影機來分析他們的生理訊號。(photo by林晏如/台灣醒報)

由於時常有病人進擊醫護人員的案例發生，他們特地設計一個「黑名單」，可以發覺病人的進犯訊號，讓醫護人員能做些預防辦法來庇護本身平安，相當希奇。

台灣近期在台工聰明發展中，投入許多人力與資金。李友專認為，台灣的醫療比較有機會在國際脫穎而出，「因為我們醫療的大數據特別多、特別精準。Facebook讚好 Facebook買讚好買未來利用人工智慧鞭策精準醫療，我想對全民健康福祉城市很有扶助，也可能可以削減一些醫療費用。」