研發辨識系統會看人臉色 盼減急診暴力 - 工程師

研發辨識系統會看人臉色 盼減急診暴力

（中央社記者許秩維台北8日電）近年來急診醫療暴力頻傳，交大團隊結合表情辨識和人
臉辨識，透過分辨表情，提醒醫護人員及早安撫或處理患者，還有黑名單警示功能，有助
於減少醫療暴力。

台北醫學大學與美國麻省理工學院聯手舉辦「2017 健康物聯網黑客松」，今年以醫療應
用為主題，提供兩大醫療臨床數據資料庫，讓參賽者發揮創意，研發與醫療健康領域相關
的創新應用，今天舉行頒獎典禮。

近年來醫療暴力頻傳，由交通大學電機工程系博士後研究員鐘孟良、博士候選人黃柏維、
碩士生吳宜樵和大學部學生吳昱良組成的團隊，研發可應用於醫療急診室的「影像式健康
生理訊號量測與人工智慧表情辨識整合系統」，拿下第二名和最佳創意獎。

黃柏維表示，現在急診醫療暴力頻傳，主因是患者在等待救援的過程，有一些情緒累積，
團隊建立表情辨識系統，區分為正常、開心、傷心、負面情緒等4種模式，透過哭泣、皺
眉、驚嚇、生氣等不同表情瞭解患者的情緒，並即時傳訊通知醫護人員，透過安撫或及早
處理，減少醫療急診暴力事件的發生。

除了表情辨識外，黃柏維指出，系統也結合性別辨識和心跳量測，且有別於許多人臉辨識
系統必須正面才能辨識，團隊研發的系統採用多角度量測，即使側臉也能辨識。

他說，這個系統如果放置在入口處，還可以為到院的患者建檔，也有醫生建議可放在診間
，避免看診時專注於患部，卻忽略患者表情。

鐘孟良也表示，系統還結合黑名單功能，例如過去曾有醫療暴力或有酒醉等情況的患者，
只要透過人臉辨識發現有黑名單，就可及早通知醫院保全人員協助，避免第一線的醫護人
員遭遇危險，希望有機會能讓此系統在醫療院所實際運用。

另外，由臨床醫師和軟體工程師等人組成的團隊，研發「智慧輸液管理決策」，由於現行
的大量輸液治療方法僅適用部分敗血症患者，團隊透過大數據分析，找出適合此療法的患
者，提供醫師治療時參考，有助於精準醫療，獲得競賽第一名。1061008

http://www.cna.com.tw/news/ahel/201710080097-1.aspx

(中央社 106/10/08)

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