【人工智慧如何席捲未來醫院？】3D 人臉辨識把關取藥身分、機器人支援不足人力
Posted on2020/09/11
TO 創新嗜讀
【我們為什麼挑選這篇文章】隨著人工智慧應用愈加廣泛，手術室、藥櫃也變得更加智慧，協助提升手術效率、用藥安全，讓我們看看 《從 AI 到 AI＋：臺灣零售、醫療、基礎建設、金融、製造、農牧、運動產業第一線的數位轉型》一書中《航向智慧醫療新藍海》章節的介紹。（責任編輯：呂珈寧）
未來醫院的規模不再以病床數來衡量，而是急、重、難症的治療能量，而手術室絕對是最重要的場域。根據世界衛生組織（WHO）規範的手術安全查核規範（WHO Surgical Safety Checklist），一個手術分成三大部分：Sign-in（簽入）、Time-out（暫停）、Sign-out（簽出）。每一個步驟都是確保病人手術安全、資訊正確與醫療團隊間的精准溝通。
臺灣 ICT 資源豐富，為智慧手術室奠定扎實基礎
WHO 只提供最基本的規畫方針，然而 ICT 資源豐富的臺灣，提供了更先進的智慧手術室規畫。當病人經過一連串術前檢查，並確認手術進行時間與主刀醫師之後，整個流程會由智慧病房系統轉移到智慧手術室排程系統。中央器械供應室有隨時待班的器械運送機器人，依手術室排程來運送病人手術名稱對應的器械包盤與相關耗材；機器人經由乾淨走道運送滅菌手術器械包盤，送達指定手術室後透過系統通知主責護理師；術後的髒汙器械運送機器人則按手術結束時間，由護理師啟動手術助理排程作業系統，搬運機器人前往載運髒汙器械、器具和物品。
一臺滿載的手術專用個案車（case cart）可能重達一、兩百公斤，藉由在汙物專用走道來回運送的機器人，不但可以降低器械運送人員的職業傷害，還能支援假日急刀人員不足、降低營運成本與管理複雜度，同時主動通知器械供應室收送案件。機器人的輔助讓手術室運作更為精准並提高效率。
落實手術中安全查核，透過手機 App 一手掌握
除了術前與術後的自動化效率，最重要的是真正落實術中的安全查核。每臺刀雖然都有標準作業流程，還是難以避免突發狀況。當手術門關上後，所有溝通聯繫都只能透過電話進行，這對於要調度上百名護理人員並同時運作數十間手術室的醫院來說，一直是很大的挑戰。透過手機上的手術查核 App，病患 Sign-in 時同時確認身分、麻醉準備、器械耗材清單；Time-out 時手術團隊的再次互相確認工作職掌、病患身分與手術部位；Sign-out 時確認檢體、器械與耗材數量。
這些步驟都在流動護理人員手上的 App 清楚呈現，每個步驟的確認與時間點即時同步到手術室護理站的電子白板，彷彿在戰情室裡同時操控數十個戰役的後勤資源調度。這種結合手術臨床流程、HIS 系統整合與手術紀錄、機器人自動化規畫、App 排程設計的完整方案，讓臨床醫療的高度專業融合在軟硬體的整合中，是 AIoT 精准醫療的經典應用案例。
智慧藥櫃提升用藥安全，大幅減少重大醫療疏失
WHO 最近把「Medication Without Harm」視為全球最重要議題推動，並在 2017 年德國波昂召開的會議中定下明確目標：5 年內降低 50％ 的用藥傷害。臺灣的醫院一直落實「三讀五對 1」的給藥規範，以確保病患的用藥安全，但在繁忙的臨床作業中，醫師常因病情變化而調整用藥，若只以人力核對，很難完全落實用藥安全；而利用物聯網科技輔助用藥安全，為當前唯一的解方。
麻醉管制藥品監管是一家醫院最重要的藥品管理核心，如果出現任何差錯，常會演變成重大醫療疏失。此時，智慧藥櫃搖身一變成為最佳利器 。依照管制藥品領藥規定，必須同時兩人取藥，利用醫事人員卡和 3D 人臉辨識、再連動到院內值班系統，對於取藥身分做最嚴格的把關。根據不同醫院用藥習慣，彈性組合藥物放置空間；取藥時利用 AI 藥品影像辨識比對藥名與數量，確保正確的醫師調劑處方；最後再連動醫院藥劑部的藥品系統，時時盤點，確保全醫院的用藥情形安全無虞。
醫院另一個用藥安全的場域，是癌症化療藥劑的運送安全。醫院的化療藥物調劑室為受嚴格管制的特殊區域，因此通常設置在和一般病患施打藥劑地點一段距離以上的空間。利用 3D 圖資與內建 LiDA（認知架構）的運送機器人，可以安全且精確地在調劑室與護理站之間穿梭；調劑藥師通過 3D 人臉識別之後，將調劑好的化療藥劑鎖入內嵌 RFID 的感應門鎖；送達化療病房後，責任護理師經過 3D 臉部辨識認證後，取出藥物進行投藥。整個過程不但能避免因人力運送化療藥物可能發生的傾倒，以及化療藥劑領取時人員認證的管控風險，藥物取放時間點、即時位置與人員身分都即時連線院內系統，確保整個化療用藥流程的絕對安全與精准管理。
AI 、深度學習應用，有效協助降低用藥錯誤次數
臺灣在醫療健保普及的制度下，民眾用藥頻率極高，藥物事件造成的風險隨時都在發生。醫院藥物事件發生地點以藥局為主（36.2％），其次是一般病房（32.2％）；醫院藥物事件發生階段以醫囑開立與輸入（54.9％）最多，其次為給藥階段（23％）、藥局調劑階段（20 ％）；從「醫囑開立與輸入階段」細項來看，以重複用藥（18.4％）最多，劑量錯誤（16.4 ％）次之；而在藥局調劑錯誤階段細項中，則以藥名錯誤（44.9 ％）最多，數量錯誤（20.8 ％）次之；另外在給藥錯誤階段細項中，以劑量錯誤（22.5％）為最多，藥名錯誤（15.5％）次之。
為了降低用藥錯誤次數，利用 AI 人工智慧，串聯機率、藥品資料庫與深度學習，扮演藥品守門人，及時攔截不正確的藥物事件 。將 AI 應用於用藥辨識的方式相當多元，例如導入臺灣健保資料庫與大型醫院提供的電子病歷，實行無監督學習 2，讓 AI 學習醫師開立處方的行為，進一步判斷醫囑開立後是否有藥物名稱與該病症無任何關聯，進而發出系統警示；抑或將藥品辨識導入藥局調劑階段，利用 AI 藥物影像辨識技術快速識別從藥櫃中取出的藥物名稱、外型和數量，隨後從藥品資料庫帶出藥性、藥物副作用等相關資訊，使藥物調劑時更快辨認是否與處方籤相符，減少取藥錯誤。
無論是裸錠、鋁箔包裝、液裝或盒裝的 AI 藥物影像辨識，前提都需要教導 AI 進行幾何變換（geometric transformations）： 包含放大、縮小、旋轉；顏色亮度、對比度、色調修正；圖像融合（image composite），拍攝影像與影像資料庫的加、減、組合、拼接；降噪（image denoising ／noise reduction），影像上的雜訊來自硬體或環境光等因素，如果影像雜訊太多，將會影響邊緣檢測與影像分割的準確性，因此如何過濾影像上的雜訊並保留有效訊息就相當重要；邊緣檢測（edge detection）與影像分割（image segmentation）的配合，能將一張影像分割成多個不同區域並準確擷取局部特徵，讓 AI 進而認識藥物形狀、大小、顏色、文字、數量等特徵，最後根據前述擷取的影像資訊與藥品資料庫進行配對，即可精准告知使用者藥物名稱和相關資訊。
AI 藥物辨識技術大致可分成兩種：1：1 和 1：N，前者的應用多為醫療中心藥劑部調劑時，驗證管製藥或高貴藥的身分；後者則應用在預防取用多種藥品時的錯誤。以技術難度來看，1：N 的難度比 1：1 還要高，因為 1：N 的藥物辨識更容易受藥物類型、拍攝角度、拍攝方向、拍攝距離、環境光等因素影響辨識準確度。因此在現階段，藥物影像辨識技術與藥物辨識機構的配合度相當重要，產品設計者需針對不同類型藥物提供適合的辨識環境，以降低這些干擾因素。
資料來源：https://buzzorange.com/techorange/2020/09/11/future-hospital-ai/
藥物辨識app 在 [新聞] 台灣老人常「吃錯藥」 陽明研發手機照相 的推薦與評價
台灣老人常「吃錯藥」 陽明研發手機照相辨識藥物
匯流新聞網記者陳鈞凱／台北報導
根據統計，在台灣，高齡長者每天平均要吃7.3顆藥，但每顆藥丸都
長得差不多，臨床常發生「吃錯藥」的情況，輕微的只是影響藥效，
嚴重者卻可能要了性命，陽明大學最新開發「手機藥物影像辨識系統
」AIGIA愛家小藥師，居家醫師只要透過手機照相，就能辨識藥丸到
底是什麼藥。
有調查顯示，台灣65歲以上失能需長期照護的高齡長者約50萬人，大
多患有多重慢性疾病，常常需要把多種藥物拆開放入藥盒方便服用，
但小小的藥丸顏色常類似，藥名容易混淆，高達一半以上長者有用藥
錯誤問題。
研發手機藥物影像辨識系統的陽明大學醫學系副教授、台北榮總家醫
科醫師陳育群多年來投入社區居家照護服務，就常看到有病患因為吃
錯藥而反覆就醫，例如一臥床老人，總覺得腹脹難消，但家屬反覆到
門診拿藥吃都沒效，最後才發現竟然是長期把攝護腺藥錯當作消脹氣
藥照三餐吃，難怪怎麼調藥量都沒有用。
尤其，醫師觀察發現，台灣病患喜歡把藥物全部拆開、放在同一個盒
子裡方便取用，但沒了包裝，往往連該怎麼吃都不知道。
陳育群表示，前後花了3年時間，研發出手機藥物影像辨識系統，並
自行開發手機APP，配合藥物拍攝裝置MedBox，只要直接用手機照相
鏡頭拍照，手機就可以透過雲端運算，針對藥物外觀進行智慧比對，
迅速判斷到底是哪一種藥，顯示藥物成分、適應症、用法、特徵、特
殊警語等訊息。
目前該雲端資料庫已內建1萬8025種健保藥物資訊、8000多張藥物影
像，可正確辨認400種居家醫療常用藥物，獲得台灣專利，而為了方
便越來越多的外籍照護者，系統也內建英語、印尼語、越南語及馬來
語。
陳育群說，吃錯藥不僅增加副作用，藥物交互作用更可能導致不必要
的急診住院等問題，而透過手機智慧居家醫療，可以讓每一個走進病
患家中的居家醫師能夠更快、更準、更好地藥物辨識，確保病患正確
用藥安全。
照片來源：陽明大學提供
https://cnews.com.tw/003190511a02/
心得：
藥物這種東西對非專業領域的人確實是都長的滿像的
而且把藥物都塞到同一盒子裡卻沒有清楚確認哪種藥物如何使用的話還真是麻煩
不過用這個程式看起來是還需要外掛類似鏡頭的東西？才能準確判斷
這樣醫院的人又多一件事情要教了
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olmtw 2017/07/01-2018/02/28 19 票 1.52% 0.87%
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