針對此一臨床困境，國立臺灣大學MeDALab與國立臺灣大學醫學院附設醫院急診部黃建華主任及王志宏醫師團隊合作，深入分析臨床醫療流程，開發AI輔助偵測系統，當病患照 ...
當急診室醫師面對緊急心跳停止的病患，經常需要採取低溫治療措施，藉此降低腦部受到永久性傷害的機率。然而，進行低溫治療需綜合考量病患的生理數值與醫學影像等資料，藉以作出精確判斷。
因此，關於低溫治療措施的挑戰，在於建構一套「心跳停止事件預後評估系統」，以輔助醫師在緊急情況下作出更精準的治療決策。
國立臺灣大學 MeDA Lab ，與國立臺灣大學醫學院附設醫院急診部黃建華主任團隊合作，共同開發心跳停止事件的預後評估系統（Cardiac Arrest Event, CAE）。
本系統利用先進人工智慧技術，深入分析心跳停止後各個症候的相關表現，同時剖析生理數據及醫學影像等多重信息。其中，本系統透過利用電腦斷層影像評估腦部損害及預測神經學預後模式、腦波評估腦部損害及預測神經學預後模式、預測心跳停止病人神經學預後模式、建立多模式聯合 (multimodal) 預測模式等，提供急診室醫師作為評估參考指標，以達到臨床上最佳化治療效果，進而改善病人預後狀況、增進病患安全及醫療效率。
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