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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。
情侶餐廳廁所恩愛 店長神回網友笑歪
生活中心／綜合報導
服務業經常會遇到許多光怪陸離的事情，有些經歷甚至會讓人臉紅心跳。網友在Dcard上貼文表示，一對情侶來店裡用餐，明明一樓沒人卻堅持要坐無人的二樓餐廳，卻在中途離奇消失，然而廁所內急促呼吸聲，讓店長在最後結帳時「神回覆」了一句話。尷尬的情侶立刻掩面逃離現場。
該網友表示，自己在餐廳工作，店內一樓用餐區可容納約35位客人，而近日有對情侶在下午前來用餐時，執意要坐在二樓的用餐區，一小時後原PO上樓送飲料，並順便收拾餐盤時，卻發現二樓空無一人，廁所內卻傳出喘息聲讓她瞬間秒懂。
回到一樓後，女店員將此事告知店長，十分鐘後情侶下樓結帳，沒想到店長竟神來一筆的說道：「謝謝歸還房卡，希望您本次住宿愉快！」讓尷尬的情侶低著頭迅速逃離店內。
看完文章後，笑翻了一票網友，紛紛留言「可能太突然太急了」、「吃飯吃到發情是怎樣啦」、「而且就有意的，還刻意要去二樓齁」、「有錢上餐廳沒錢上旅館？」甚至還有網友分享類似經驗「我在星巴克遇過兩個男的出來，我進去掃廁所時一個保險套掛在垃圾桶上！」
▲原PO表示有情侶在餐廳廁所恩愛，沒想到店長的幽默神回應讓網友笑翻。（示意圖／資料照）
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