研发辨识系统会看人脸色 盼减急诊暴力 （中央社记者许秩维台北8日电）近年来急诊医疗暴力频传，交大团队结合表情辨识和人 脸辨识，透过分辨表情，提醒医护人员及早安抚或处理患者，还有黑名单警示功能，有助 於减少医疗暴力。 台北医学大学与美国麻省理工学院联手举办「2017 健康物联网黑客松」，今年以医疗应 用为主题，提供两大医疗临床数据资料库，让参赛者发挥创意，研发与医疗健康领域相关 的创新应用，今天举行颁奖典礼。 近年来医疗暴力频传，由交通大学电机工程系博士後研究员钟孟良、博士候选人黄柏维、 硕士生吴宜樵和大学部学生吴昱良组成的团队，研发可应用於医疗急诊室的「影像式健康 生理讯号量测与人工智慧表情辨识整合系统」，拿下第二名和最佳创意奖。 黄柏维表示，现在急诊医疗暴力频传，主因是患者在等待救援的过程，有一些情绪累积， 团队建立表情辨识系统，区分为正常、开心、伤心、负面情绪等4种模式，透过哭泣、皱 眉、惊吓、生气等不同表情了解患者的情绪，并即时传讯通知医护人员，透过安抚或及早 处理，减少医疗急诊暴力事件的发生。 除了表情辨识外，黄柏维指出，系统也结合性别辨识和心跳量测，且有别於许多人脸辨识 系统必须正面才能辨识，团队研发的系统采用多角度量测，即使侧脸也能辨识。 他说，这个系统如果放置在入口处，还可以为到院的患者建档，也有医生建议可放在诊间 ，避免看诊时专注於患部，却忽略患者表情。 钟孟良也表示，系统还结合黑名单功能，例如过去曾有医疗暴力或有酒醉等情况的患者， 只要透过人脸辨识发现有黑名单，就可及早通知医院保全人员协助，避免第一线的医护人 员遭遇危险，希望有机会能让此系统在医疗院所实际运用。 另外，由临床医师和软体工程师等人组成的团队，研发「智慧输液管理决策」，由於现行 的大量输液治疗方法仅适用部分败血症患者，团队透过大数据分析，找出适合此疗法的患 者，提供医师治疗时参考，有助於精准医疗，获得竞赛第一名。1061008 http://www.cna.com.tw/news/ahel/201710080097-1.aspx (中央社 106/10/08) --

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