Medical errors are the 3rd leading cause of death. One in four patients are harmed while receiving healthcare. Medication errors cost a lot and kill a lot. They are a costly but preventable problem. MedGuard, a system developed using 1.3 billion medical big data and artificial intelligence, helps to prevent medication errors. MedGuard delivers proactive protection and recommendations and has been tested in a live clinical trial at three teaching hospitals.
Medical errors were the third leading cause of death after heart disease and cancer in 2013, and the eighth leading cause of death in 1999. Unsafe medication practices and medication errors are leading causes of injury and avoidable harm in health care systems around the world. According to a WHO report, the estimated annual cost associated with medication errors is US$42 billion. One in four patients are harmed while receiving healthcare. Prescription errors happen every two seconds. The World Health Organization launched a global effort to halve medication-related errors in 5 years, 51% of which are generated by prescription.
為鼓勵台灣科技新創前進國際及打入全球市場,科技部於 9 月 23 日至 25 日率領 12 家醫療科技新創公司,首度征戰美國波士頓全球醫療科技產業高峰會展(MedTech Conference 2019),以「Taiwan Tech Arena」(TTA)為品牌形象成立台灣新創國家館。
於今年7月正式成立的醫守科技,透過人工智慧從醫療資訊系統端下手,推出「MedGuard(藥御守)」解決用藥錯誤的問題,目前已經在北醫體系包括:北醫附醫、雙和醫院和萬芳醫院進行實測,每年約有250萬次提示使用,每次提示即代表一次完整的看診,目前有250位醫師在使用。
據統計有高達51%的處方錯誤從醫師端造成,而醫師每天問診次數多、藥物名稱艱澀難懂易混淆,病人「吃錯藥」的嚴重性可想而知,醫療體系也為此錯誤付上高額成本代價。為減少用藥錯誤情形,AI人工智慧能夠在醫師處方流程上發揮關鍵作用!
可能讓病人吃錯藥的環節包含:處方箋、調劑階段、給藥階段,以及病人錯誤服用。正確用藥仰賴用藥正確的處方箋,曾有醫院誤開藥物一個月達1000次!AESOP團隊以智慧型藥物安全系統「MedGuard」(藥御守),試圖從醫療資訊系統端解決醫師處方箋的難題,減少用藥錯誤。估算在台灣不適當處方率近5%,這個比例和美國相當,也接近全球平均數值。
首屆「B2MC Taiwan創業輔導營」將於5/26-28在台北舉行,並有來自包含台灣、美國、拉脫維亞、丹麥、印度、馬來西亞、法國、加拿大、中國大陸等25個國際團隊參加。
「B2MC Taiwan創業輔導營」更標榜來自MassChallenge波士頓和以色列兩大加速器的資深創業導師,師資陣容包含美國東北部20位最有成就的連續創業家亞力克・史登(Alec Stern)、波士頓科技創投公司MassVentures 副總裁珍妮佛・喬丹(Jennifer Jordan)、波士頓知名天使投資人凱瑟琳・希利(Kathleen Healy)、以色列知名新創業師及全球醫材行銷專家冉尼・席弗林(Rani Shifron)、曾負責全球知名生技藥廠百健(Biogen)數位創新的華裔AI專家漢克・吳(Hank Wu)),以及具有在全球藥廠推動生醫產品商品化之豐富經驗的女性華裔生醫專家艾利・張博士(Alley Chang)。
你知道開錯一顆藥到嚴重如癌症治療,和我們生命最貼近之處,也隱藏著AI的身影嗎?「我們是為了喝牛奶(建立病例數據)而養牛(指設立系所),為養牛而蓋牧場(指設立科技學院)。水果成熟了(指技術到位),要深入所有痛點去解決問題。」台北醫學大學醫學科技學院院長李友專,點出北醫具備二十年以上醫療數據的優勢。
他反向從三%的錯誤處方箋找到正確輔助方法。在一八年,透過健保資料庫及大型醫院病歷,分析七億張處方,導出數百億筆診斷和用藥排列組合,再透過AI演算法,開發出「智慧型藥物安全系統」(AESOP)。
開錯藥攔截率達97%
這套系統,目前對開錯處方的有效攔截率約九七%,若醫師開藥時被電腦認定為不適當處方,系統就會透過醫師門診間的電腦畫面跳出警告提醒,避免病人吃錯藥。心臟科和腎臟科因為病因較複雜,醫師被提醒次數最多,小兒科較低。目前醫師接受度也有五到六成。 「避免雜訊環境干擾,醫師在診間要忙的事情已經夠多了,需要接受的訊息也不少。平常別煩他們,異常才提醒。」李友專邊操作系統、邊解釋AI在醫療方面的應用,從事前預測、預防、臨床治療到照護,八成以上,AI都能幫助辦到。 |
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