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科技重塑急診的未來(鄧淑明博士)

By on July 2, 2025

本文作者鄧淑明為香港大學計算與數據科學學院及社會科學學院地理系客席教授,為《信報》撰寫專欄「科網人語」

全球人口持續老化,加上慢性疾病與傳染病的雙重挑戰,各地急症服務正面臨前所未有的考驗。有研究指出,2024年全球急診科數據市場規模約為10.3億美元,預計到2029年,將增至20.1億美元(約156.78億港元),反映急症服務的需求有明顯上升。為緩解急症室的負荷,科技成為關鍵突破口。

加拿大多倫多聖米高醫院(St. Michael’s Hospital)轄下的人工智能(AI)團隊,研發了臨床預警系統「CHARTwatch」,以AI分析病人的電子病歷、化驗及影像報告、血壓等生理指數,提前預測病情惡化的風險。有臨床試驗證實,該系統能將住院患者的死亡率降低26%,大幅提升救治成功率。AI同時也可以聽取病人和醫生的對話,並轉錄為病歷,好讓醫生專注診症。此外,團隊又設計一套演算法,運用AI分析過往求診數據、實時天氣變化及節慶活動情況,提前預測急症室的求診高峰時段。如天氣預警將有暴風雪,應診人數可能增多,重症比例同時有機會提升,醫院須調整資源分配,提前增派人手,以便處理更多急症個案。

加拿大多倫多聖米高醫院轄下的AI團隊,研發了臨床預警系統「CHARTwatch」,以AI分析病人的生理指數,提前預測病情惡化的風險。(網上圖片)

台大醫院遠距照護中心研發了「智慧語音急診預測系統」,運用AI辨識技術,把不同語言如國語、英語、閩南語,以及各類型的醫護語音內容,包括醫學名詞、藥品中英名稱等轉化成文字,並使用自然語言處理、語意分析技術去整合護理記錄,從而預測患者兩周內發生急診事件的機率,系統預測準確度可近九成。此系統不但可縮短醫務文書的處理時間,還讓高風險患者及早得到治理,避免病情惡化,為患者爭取更多的治療黃金時間。

借鑑國際經驗,醫管局正計劃利用科技減輕急症室的壓力。除引入生成式人工智能,以協助醫生綜合相關臨床資料,起草醫療記錄及報告,還試行「人工智能患者風險預警系統」,透過AI分析維生指數、化驗結果等臨床數據,提供風險預測模型,並利用HA Chat及病房智能顯示屏,即時通知臨床醫生及護士團隊,以及早介入治療及調節治療方案。系統去年9月率先在博愛醫院兩間病房試行,成效理想,計劃於本年內擴展至更多間病房。

借鑑國際經驗,醫管局正計劃利用科技減輕急症室的壓力。(信報資料圖片)

目前,本港的急症服務經已大幅改善,急症室的輪候時間較以往下降,次緊急及非緊急病人的平均輪候時間,由193分鐘降至144分鐘。然而,每到流感高峰期及長假期,急症室便會出現人潮。因此,我們應把AI視為醫療的核心基礎設施之一,打造更強韌的醫療體系,讓市民享有更優質的醫療服務。

(編者按:鄧淑明博士最新著作《你未來就緒嗎?》現已發售)

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