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下面附上一則新聞讓大家了解時事
當AI結合醫療 及時發現提升預後 : 【健康醫療網／記者蔡岳宏報導】臺北醫學大學附設醫院與台灣人工智慧實驗室日前舉辦合作儀式，由北醫附醫陳瑞杰院長與台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾簽署協議，展開為期5年的跨界合作，攜手打造AI醫療創新醫院。 首波合作鎖定「TED-ICU智能重症照護系統」，藉由人工智慧運用於臨床醫療資料，盼能將預測敗血症的時間由目前平均4小時縮短至即時預警，提升敗血症病患的存活率。 人工智慧結合醫療 及早發現預後佳 雙方合作將由北醫附醫提供專家標注的臨床資料，與臺灣人工智慧實驗室共同探討並開發人工智慧算法與系統，並將研究成果建置於醫院臨床系統，包括TED-ICU智能重症照護系統及住院病人狀態評估系統為首波重點。透過人工智慧在臨床醫療的運用，發展更即時、準確的醫療輔助與預測系統。 北醫附醫陳瑞杰院長表示，加護病房病患病情瞬息萬變，其中，敗血症是重症醫療很重要且致命的疾病(全球發生率每10萬人437名)，且在美國有高達三分之一的死亡率。目前篩檢敗血症的方式如SOFA、SIRS、MEWS都有其限制，若能及早發現給予抗生素等治療，可有效提升病患的預後。 精準預測4小時後敗血病 AI挑戰及時預警 北醫附醫去年於加護病房全面導入「TED-ICU智能重症照護系統」，自動完成病患的生理資訊整合、計算與紀錄，並據此預測敗血症發生率。醫護團隊利用時序性的生命徵象以及病患背景資料，可預測病患4小時後敗血症風險，比傳統篩檢方法有效。 台灣人工智慧實驗室盼能更進一步運用「TED-ICU智能重症照護系統」資料，針對病患當下狀況預測其敗血症可能性，更早發揮預警功能，讓醫護團隊在最短時間內做出正確處置，提升醫療照護品質。 大數據分析跌倒原因 助護理人員照護 除了生理資訊判別外，預防病患跌倒更是照護的重要課題。為降低病患跌倒的機率，台灣人工智慧實驗室將運用機器學習過往跌倒的病患記錄，預測跌倒高風險族群，並進一步判別病患跌倒的原因，盼能於用藥與照護上提供護理人員參考與協助。
病蟲害疫苗新技術 免除農藥惡性循環 : （優活健康網記者湯蕎伊／採訪報導）過去農人常以速效又便宜的化學農藥來解決病蟲害的問題，但長期下來往往成效不彰，更可能造成惡性循環。農作物病蟲害的改善方法大約分為以下3種: 1)化學防治法(化學農藥)／噴灑化學農藥消滅病蟲害。 優點／化學農藥經由高溫高壓製成，毒性較高，可在短時間內降低害蟲的族群數量，並阻止病原菌的擴散。 缺點／毒性高的化學農藥也容易導致農人中毒，殘留期長若在食用前還未分解恐有食安風險。李怡禛博士表示，長期噴灑化學農藥，病原菌害蟲會產生抗藥性，往後必需用更毒的農藥才能壓制，如此的惡性循環對人體、自然環境、農作物皆有不良影響。 2)生物防治法(生物農藥)／分為微生物農藥-蘇力菌、生化農藥-費洛蒙、天然素材農藥。 優點／屬於較天然的防治法，且是針對特定的昆蟲進行作用，對人體及自然環境傷害較小。 缺點／作用速度慢也容易被分解。 3)自製溶液／像是大蒜液、辣椒液、苦楝油等。 優點／成分天然不傷害環境。 缺點／防治效果最差，不見得適用每一種的病蟲害。 疫苗效用 喚醒免疫反應 李怡禛博士表示，在病蟲害控制方面，多醣體生物肥料能發揮類似疫苗的效用，在植物育苗期時就施用多醣體生物肥料，葉片表面的接收器可接收到多醣體，讓作物以為已被病蟲害入侵，進而喚醒本身的免疫反應，產生抗菌蛋白、分解酵素，並提高抵抗力基因、生長基因、運輸基因的表現。 李怡禛博士表示，多醣體生物肥料與一般肥料的不同之處在於:一般肥料就是供給作物營養，以天然原料製成的多醣體生物肥料，不僅可提供營養給作物，同時也能提升作物對營養的吸收力與利用率， 從基因的層面加強養分的利用率，並提升作物的免疫力。
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