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鄰近景點
- 位於淺草
- 淺草寺 (1.1 公里)
- 東京晴空塔 (1.9 公里)
- 淺草神社 (1.1 公里)
- 江戶東京博物館 (1.3 公里)
商品訊息簡述:
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
花10秒知道是否要回診！台大靠AI判讀術後傷口狀況…準確率達9成
為了追蹤術後傷口，及時偵測傷口異常狀況並更快提供建議，台灣大學與台大醫院共同開發「智慧術後傷口追蹤系統（AI-SWAS）」技術。（圖片來源／NjoyHarmony@pixabay）
「台大每天有這麼多台手術，之前觀察像闌尾炎的病人，回家後傷口到底有沒有感染，就在想如果增加頻率和方便性讓病患去檢視傷口，他們若出現問題就能很快解決、避免傷口惡化。」台大醫院整形外科主任戴志浩表示。
為了追蹤術後傷口，及時偵測傷口異常狀況並更快提供建議，3年前台灣大學與台大醫院共同開發「智慧術後傷口追蹤系統（AI-SWAS）」技術，建立人工智慧（AI）平台與手機App，希望利用人工智慧（AI）演算法，針對傷口進行分析，可以偵測術後傷口紅、腫、壞死及感染的狀況。
10秒判讀傷口復原狀況！病患看顏色就知是否要回診
戴志浩先解釋，傷口分急性和慢性，「開刀、手術的傷口屬於急性，1、2個月都沒有好的傷口就屬於慢性，通常術後一週如果感染，傷口就很容易惡化。」不過現在患者有機會不用再透過漫長的掛號、排隊、等回診，就能及時與醫師追蹤傷口復原狀況了！
戴志浩表示，智慧術後傷口追蹤系統（AI-SWAS）平台主要是利用人工智慧（AI）演算法，針對傷口進行分析，可以偵測術後傷口紅、腫、壞死及感染的狀況，只要花10秒鐘就能在手機上判讀傷口復原狀況，如有異常會進一步通知醫師，並請病患提早回診或是做後續治療。
AI-SWAS系統以不同顏色代表傷口不同狀態，「像是藍色就是傷口壞死、紅色就是傷口發紅、粉紅色代表傷口腫起來，黃色則是傷口感染，要趕快回醫院報到。」戴志浩也提到，目前AI-SWAS系統在傷口狀態（正常或不正常）的試驗中，得到90%的準確度，至於傷口症狀（腫、壞死、出血、膿）的實驗中，得到了91%的準確度。
台大醫院整形外科主任戴志浩（左） 表示，病患透過這個app得知傷口有異常後，能提早回診或是做後續治療。（攝影／陳稚華）
除了即時讓病患知道是否要回診，病人也獲得類似專家的第二意見，戴志浩指出，「對病人來說等於多一個人幫他看診，像有些病人手術後醫師可能擔心傷口會有問題，但他也無法叫病人每天回來看，透過這個平台也讓醫護人員以更便捷的方式進行遠端照護，節省病患往返與醫護工作量。」
目前這套系統主要在院內使用，但病人已可在家下載試用版本，戴志浩表示評估後續還須解決相關法律層面問題，未來才有機會廣泛運用。台大醫院也計劃在未來1年，將這套系統運用範圍擴大到各類傷口照護上。
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