屏東高樹鄉的超商女店員被攻擊案,引起了社會廣泛的關注。目前這名男子已收治在精神醫療院所強制治療中,屏東地檢署也指示嫌犯就醫,療程結束也會移送至地檢署聲押,並無網路傳言已返回家中,或在外到處趴趴走的情形。
在第一時間得知案情後,團隊也立刻聯繫地方派出所、村長溝通,了解整個案情及地方需求後,今天馬上致電內政部長、警政署長,要求立刻補強社會安全網,不能再讓這種事情發生在鄉親身上。
我認為應該以家庭與社區為基石,落實前端預防,醫療機構及衛生單位應該與地方派出所,共同建立社會安全防護網,當病患回到社區時要通報警察機關;此外,加強社會處的社工與相關人員對精神病患家庭的訪視及輔導,通報流程需簡化與單一,以便提供脆弱家庭即時的服務;醫療系統的部分,也必須朝著專責醫院或收容所建置的方向來規畫。
目前行政院也積極朝向設置「司法精神醫院」的方向來進行外,亦同時把散落在各一般精神醫院監護處分的對象,在國內北、中、南、東均設置司法精神病房,打造分級分流的效果,以作為階段性的處理。
此類案件的發生必然會引起大家的恐慌,我會持續推動並關注這些議題,務使讓社會防護網及早介入、減少憾事的發生。
脆弱家庭通報流程 在 市議員李順進 Facebook 的最讚貼文
市議員李順進 轉傳 [110/06/17] 衛生福利部 及 高雄市政府 要點公告
●環安、治安、交安、工安、婦幼安 代言人!
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[110/06/17] 衛生福利部 接種COVID-19疫苗是預防感染、避免重症與死亡最有效的方式 指揮中心持續監測疫苗接種後不良事件
https://www.facebook.com/mohw.gov.tw/posts/1910083895824686
#衛福編編報報發文時間:2021.6.17
●記者會影片:https://youtu.be/RCzrDbERBzY
●記者會影片-即時字幕:https://youtu.be/3A2PFNfuhRo
●記者會客語口譯直播(週一~五):https://youtu.be/JssQKCu5jEo
※客語口譯直播將於14:40進入重點整理環節,不會全程直播口譯
●衛生福利部 LINE@:https://lin.ee/24imWWE
●衛生福利部 Twitter:https://twitter.com/MOHW_Taiwan
●中央流行疫情指揮中心今(17)日表示,疫苗接種是預防COVID-19感染、避免重症與死亡最有效的方式,全世界已有數億人接種過至少一劑疫苗,且COVID-19疫苗的安全性也正持續被監測當中。依過去經驗顯示,大規模疫苗接種與安全性監測時,會發現有部分人在疫苗接種後,發生對健康造成負面影響的事件,包括死亡。這些事件可能是由接種疫苗所導致,也可能與疫苗無關,僅是剛好發生在接種完疫苗後的巧合事件,相關死因皆仍待調查釐清。指揮中心亦將持續監測疫苗接種後不良事件,請國人放心。
●在大規模疫苗接種初期,大部分的接種對象均為年長者,並可能有潛在慢性疾病,使得這類疫苗接種後通報死亡的案件數量增加。因此需藉由回顧病歷資料或解剖釐清死因,調查這些事件是否可能與疫苗相關。此外,亦可藉由持續性自然死亡率的評估,觀察是否有疫苗安全性的疑慮。如根據109年度我國人口統計資料,75歲以上年中人口為1,433,286人,同年度75歲以上死亡人數為95,367人;故可得知,即便在未接種COVID-19疫苗的情形之下,預期平均每日都會有200多名75歲以上長者死亡。
●指揮中心統計,截至6月16日為止,國內共計1,133,515位民眾接種AstraZenecaCOVID-19疫苗,其中174,098名為75歲以上長者。根據疫苗不良事件通報系統(VAERS)顯示,目前已收到11例接種AstraZenecaCOVID-19疫苗後死亡之報告,其中8例發生在75歲以上長者,死亡個案絕大多數均為高齡長者且有慢性疾病。部分個案經解剖後已可確認死因。
●截至目前為止,尚未有死亡個案被判定為與疫苗相關。指揮中心將持續監測疫苗接種後不良事件,偵測安全疑慮並做出因應;同時提醒所有符合目前開放疫苗接種順序的民眾,皆能依照各縣市政府的說明接種COVID-19疫苗,除了保護個人免於罹病,更可建立群體對COVID-19的免疫力,避免疾病傳播。
#防疫最前線 #謝謝辛苦的檢疫人員
#謝謝臺灣醫護人員 #謝謝所有第一線人員 #臺灣加油
#2019nCoV
#嚴重特殊傳染性肺炎
#COVID19
#MOHW_Taiwan
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[110/06/17] 衛生福利部 居家有氧身體好,3分課程十分效
https://www.mohw.gov.tw/cp-16-61516-1.html
為因應全國實施新冠肺炎疫情第三級警戒,各級學校學生留在家中學習,以降低群聚感染風險。國民健康署提供國高中學生8式律動有氧,在熱身讓呼吸與心跳略為加快後,只要跟著影片節奏踩踏3分鐘就能訓練協調性、強化心肺功能。
每個動作可做10-15次,以8個動作為1個循環。可依據個人體能狀況做1-3個循環,讓學生在家透過輕快的律動有氧,提升健康防護力。
一、手臂向上張開深呼吸:做肩關節緩慢外展的動作,向上伸展時吸氣、下放內收時吐氣,將我們的肩關節活動度釋放,有效減緩肩頸緊繃,為接下來的動作做好暖身準備。
二、手臂上下旋轉身體搖擺:配合重心左右轉移做手臂交替上下旋轉的動作,挑戰手腳與身體的協調,有效活動我們的雙腿以及手臂的肌肉,為全身性的暖身動作。
三、手腳延伸動態伸展軀幹:雙腳交替做側跨步呈弓箭步的動作,手臂同時向對側身體前伸,有效伸展軀幹與活化上、下肢肌肉。
四、腳尖左點右點手抬高:雙腳尖交替向外點步,搭配雙手上下舉高,訓練手腳協調。
五、左右擴胸腳後踩:肩關節做水平外展的動作搭配腳向後踩點,可以有效打開胸廓,提升胸椎的活動度。
六、腹側核心活化操:保持不彎腰,交替側抬高膝蓋碰對側手肘,可以活化腹部核心的肌肉,健康的核心肌群能有效保護我們的脊椎。
七、左右踏步向上拍手:交替左右踏步雙手在頭頂做拍手的動作,調整呼吸喘息一下,為下一個動作做準備。
八、側跨三步向上歡呼:左右交替向側邊跨出三步,再雙手向上舉高歡呼,在保持平衡下可以跳起來歡呼,有效提升心跳增加心肺耐力。
運動結束後,重複做第一個手臂向上張開深呼吸的動作調整呼吸做收操,可以有效穩定心跳與呼吸。
國民健康署吳昭軍署長呼籲,防疫期間在家上體育課或是下課時跳跳律動有氧,可先熱好身再跟著節奏舞動,以減少運動傷害。並注意運動空間通風、出汗後保暖及適時補充水分。每日所累積的身體活動量,最好達到世界衛生組織建議之兒童及青少年應至少有60分鐘以上中度身體活動的標準,以提升健康體能及健康防護力。
延伸閱讀:
運動計算機:https://km.hpa.gov.tw/obesity/TC/SportCalculate.aspx
要宅不要廢!居家上課讀書不忘“動”(單張):https://health99.hpa.gov.tw/material/6899
異地、遠距辦公之「新生活運動」(單張):https://health99.hpa.gov.tw/material/6900
居家運動新模式 健康動起來(單張):https://health99.hpa.gov.tw/material/6901
我家也是健身房_故事篇(影片):https://health99.hpa.gov.tw/material/6483
只要2瓶礦泉水,我家就是健身房!(直播):https://reurl.cc/x0amnN
動動生活GO!我家也是健身房(直播):https://reurl.cc/gmGAKV
動動生活GO!我家也是健身房(深蹲、模仿跑步機、坐式健身車)(海報):
https://health99.hpa.gov.tw/material/4571
動動生活GO! 我家也是健身房! (推推球、左右跳) (海報):
https://health99.hpa.gov.tw/material/4572
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[110/06/17] 高雄市政府 挺身障機構平衡營運-高市社會局提供防疫期間補助措施
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx?n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=04757FA2BA0F07F7
疫情期間,連帶影響民間小額捐款意願,身心障礙機構也面臨民間企業捐款的縮減。高雄市政府社會局表示疫情期間對機構的人事費及照顧費用補助不會中斷,同時也會輔導申請中央紓困4.0補貼措施,全力幫助身障機構度過疫情難關。
疫情期間身障住宿機構可能面臨機構住民請假後無法返回機構或就醫返回機構困難,致機構照顧費用的收入減少而影響機構營運,社會局力挺身障機構,對因疫情不能返回機構的住民住宿照顧費用照常撥補給機構,補助不中斷,也不受限「請假超過15日不予補助」的規定。另外,機構工作人員請「防疫照顧假」一樣照常給薪,經費也由市府補貼,以穩住人員流動,讓服務品質得以維持。
另身障住宿機構自109年1月15日起,如任連續3個月平均收入較108年下半年或同期月平均減少達15%、或110年5至7月之月平均收入,較前二年任一年度同期或110年1至4月任連續3個月之月平均減少達15%者,可申請紓困4.0信用擔保、週轉金及員工薪資貸款,及政府補貼利息。如接獲因疫情停止服務的機構,也可補貼停業期間基本人事費及維持費(水費、電費、電話費、瓦斯費及租金等)。
目前高雄市身障住宿照顧機構10家,為讓身障朋友在疫情期間安心生活,仍於嚴謹的防疫措施下持續提供照顧,以每日清消、體溫測量、戴口罩、勤洗手、透過視訊互動替代返家及探視。社會局局長謝琍琍表示,看見機構工作人員犧牲休假時間,增加輪班人力,更要安撫不能返家住民的焦躁情緒,感謝工作人員的無私大愛,社會局提供各項措施來力挺機構,也讓身障朋友更安心。
另本市首創「慈善團體攜手身障團體共好平台」,透過架接慈善團體與身障團體資源,提升身障團體量能,目前共好平台啟動,已獲得82個慈善團體及個人支持,成功串連29個身障方案,未來市府會把攜手經驗擴大多元福利對象,包含兒少、婦女、高齡長輩、經濟弱勢戶、脆弱家庭等,擴大高雄市的福利資源。而疫情期間倘有近5年接受政府委託之社會福利事業單位(社福團體、基金會及社工師事務所等服務單位)收入總和之月平均,自109年1月15日起,任連續3個月之月平均收入總和較108年下半年或同期減少達15%,或今年5月至7月期間較同年連續3個月之月平均減少15%,亦可向衛生福利部申請紓困,得補助人員加班費及維持費,及協助取得員工貸款並補貼貸款利息。
高雄市政府紓困專區https://www.kcg.gov.tw/2019nCoV/cp.aspx?n=14B668C288C3F3D5
衛生福利部紓困4.0專區 https://covid19.mohw.gov.tw/ch/np-5187-205.html另開新視窗
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[110/06/17] 高雄市政府 地價稅適用自用住宅用地優惠稅率,設籍與否是關鍵
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx?n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=CE19E313D7593601
張先生因工作因素將戶籍遷出,誤以為只要有居住事實,即使戶籍遷出,地價稅仍可按自用住宅用地優惠稅率課徵,經稅捐處查獲予以改課,感到不解 ?
高雄市稅捐稽徵處說明,地價稅自用住宅優惠稅率必須符合下述條件:
一.土地所有權人或其配偶、直系親屬於該處設有戶籍登記。
二.土地上房屋沒有出租或供營業使用。
三.土地上房屋為土地所有權人或其配偶、直系親屬所有。
四.土地所有權人與其配偶及未成年之受扶養親屬,適用自用住宅用地稅率課徵地價稅者,以一處為限。
五.都市土地以300平方公尺為限;非都市土地以700平方公尺為限。
而符合上述規定經稅捐處核准按自用住宅用地稅率課徵地價稅,如嗣後因選舉、工作關係、子女就學或其他原因而將全戶戶籍遷出,雖實際居住於該地,仍不符合上述自用住宅用地應辦竣戶籍登記之要件,應自全戶戶籍遷出之次年起改按一般用地稅率課徵地價稅,最多補徵5年一般用地稅率與自用住宅稅率間差額地價稅。
該處提醒納稅人,戶籍遷徙時應特別注意,至少須有土地所有權人或其配偶、已成年直系親屬中任何1人留在原戶籍,地價稅才能繼續按自用住宅優惠稅率課徵,以免經查獲予以改課、補稅,造成荷包大失血。
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[110/06/17] 高雄市政府 申請延分期繳稅免出門,網路、電話攏ㄟ通
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx?n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=311FF7B70D53E27A
高雄市稅捐處表示,為降低臨櫃申請延(分)期繳稅之群聚染疫風險,建議納稅義務人透過該處官網申辦,或於上班時間內以電話方式提出申請。
市稅處說明,納稅義務人如受COVID-19疫情影響,無法於規定繳納期間內繳清稅款者,可於稅單繳納期間內,申請最長延期1年或分2至36期(每期為1個月)繳納。疫情三級警戒期間,建議民眾透過該處網站申辦(https://reurl.cc/NrGeNe),以避免群聚染疫風險。
不諳網路操作的民眾也不用擔心,稅捐處亦開放納稅義務人或其代理人以電話方式,在核對個人資料後提出申請。該處所轄稅目受理窗口如下:07-7410141分機221胡先生(使用牌照稅);分機551宋小姐(房屋稅);分機250林先生(娛樂稅);分機531張小姐(地價稅)。
市稅處提醒,如以電話方式申請延(分)期,納稅義務人須在中央流行疫情指揮中心宣布全國疫情警戒降至第二級以下之次日起10日內,補送申請書及相關證明文件至所轄稅捐分處,以完成延(分)期繳稅申請流程。
民眾如需瞭解疫期減稅相關資訊,可至高雄市稅捐處官網「防疫資訊專區」(https://reurl.cc/K6ZE1p)查詢;或撥打免付費電話0800-000-321轉2洽詢。
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[110/06/17] 高雄市政府 防疫期間海污防治工作不打烊,海洋局突擊海域稽查
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx?n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=B343F365F4C90047
目前全國疫情警戒仍為第三級,高雄市政府持續以防疫工作為主,海洋局為慎防有心人士在疫情期間利用各式船舶偷排廢污油水,特別針對轄區污染熱點強化稽查工作,俾達海域污染零死角,捍衛海域潔淨。
海洋局局長張漢雄表示,為避免有心人士利用全國防疫期間從事不法排放廢污油水行為,造成海洋環境污染,除例行性於陸域巡查外,亦啟動海域巡查,針對轄內商港區、漁港區、修造船廠及漁港加油站等執行重點稽查,以實際巡查工作來嚇阻不法人士之非法行為,避免海洋污染事件發生。
張漢雄強調,海洋污染防治沒有假期,平時海洋局積極於市轄海域的陸域及海域執行稽查,並設置24小時海污防治專線(0800-265-000)供民眾隨時檢舉海域污染不法情事,在疫情期間除防疫工作外亦加強稽查頻度,以杜絕所有非法海污行為的發生。
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脆弱家庭通報流程 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳貼文
近幾個月,在AI賦能未來醫療的思考特別多,受美國「WIRED連線」雜誌邀請撰寫了一篇專欄文章。我相信十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
原文刊於「WIRED連線」雜誌英文官網:
Covid-19 Will Accelerate the AI Health Care Revolution
https://www.wired.com/story/covid-19-will-accelerate-ai-health-care-revolution/
中文翻譯來自創新工場微信公眾號 2020-5-22
新冠大流行將加速醫療AI革新
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2020年元旦前夜,一家位於加拿大多倫多市的人工智能(AI)企業BlueDot捕捉到一些異常:中國武漢市海鮮市場周邊出現多起罕見肺炎病例,BlueDot迅即反應,運用自然語言處理、機器學習等技術,結合大數據和定位追踪,迅速向合作的政府部門和公共衛生機構客戶傳送警報並報告擴散狀況。BlueDot所監測到的異狀,正是數月後撼動全球的新型冠狀病毒肺炎(Covid-19),這比世界衛生組織首度公開警示新冠病毒的時間還要早上9天。
BlueDot的AI平台示範了人工智能技術對重大疫情能起到早期預警的功用,過去幾個月裡,AI在這場全球抗疫戰的許多方面發揮了獨特作用:從疫情預測到篩檢,從接觸警示到快速診斷,從前線無人配送到實驗室藥物研發,人工智能助力防疫派上了不少用場,為特定場景應用賦能。
隨著疫情在全球蔓延,AI技術的創新應用也在各地相繼落地。在韓國,基於地理位置的信息傳遞已經成為控制病毒傳播的重要工具,當人們靠近確診病例時,就會收到基於位置的緊急信息提醒。在中國大陸,阿里巴巴推出的AI算法能夠在20秒內診斷出疑似病例(比人類檢測快了近60倍),準確率高達96%。無人配送車輛很快被投入到人類難以承受的場景,代替人類執行高傳染風險的運輸任務。湖北、廣東等省份的多家醫院相繼使用機器人為病人或被隔離家庭運送食物、藥品和物資。而在美國加州,電腦科學家正在研發能遠程檢測獨居老人健康情況的系統,一旦老人出現身體異常症狀,系統就會發出即時警報。
不過,目前人工智能在公共衛生體系的應用仍顯零散也未成體系。坦率說,過去四個月內,AI在抗疫之戰中的表現並不十分突出,我最多只能給它打分“B-”。新冠大流行暴露了我們的醫療系統的脆弱性:預警響應不充份、通報信息不精確、醫療物資分配不均、醫務人員超負疲憊、醫院病床緊繃、疫苗研發週期長等諸多痛點。當然,AI的零散表現也有客觀原因:醫療體系可說是現代社會各類運轉體系中最為複雜、陳舊不堪且難以變通的一種;且在新冠疫情襲來之前,我們並沒有真正意識到醫療體系問題的緊迫性,沒有提前採取相應的技術預防措施;最為關鍵的是,我們缺少建構AI解決方案所需的大數據。
把目光看向未來,我看到以下兩個AI賦能醫療的樂觀因素。
首先,作為AI燃料的醫療大數據已被激活。舉例來說,機器學習數據科學平台Kaggle組建了新冠病毒開放研究數據庫,名為CORD-19。它將相關數據進行彙編,並把最新研究集中收錄,匯總的格式可被機器讀取和解析,以便於AI進行機器學習。至今這個數據庫收錄了12.8萬篇包含Covid-19、冠狀病毒、SARS(非典型肺炎)、MERS(中東呼吸綜合症)等關聯術語的醫學專業學術文章。
其次,眼下全世界的醫學專家和電腦科學家都將精力集中在解決疫情問題。 X大獎基金會創始人彼得·戴曼迪斯(Peter Diamandis)估計,全球現在有多達兩億名的醫師、科學家、護士、技術專家和工程師投入防治冠狀病毒的相關研發中,他們正在進行數以萬計的實驗,並以「前所未有的透明度和速度」共享信息。
3月16日Kaggle發起「新冠病毒研究挑戰」,匯集與疫情相關的大量信息,包括病毒的自然歷史、傳播和診斷方法、以及從過往流行病學研究中汲取的經驗教訓,幫助全球各地衛生機構及時掌握最新情況,以做出基於數據的分析決策。該項目發布後的五天內被瀏覽超過50萬次,下載量逾1.8萬次。在大陸疫情爆發後不到一個月,阿里巴巴便推出了一種AI算法,該算法基於5000多個新冠肺炎確診病例進行訓練,並關聯到治療後續諸如肺部白色陰影縮小等的成效追踪。隨後,阿里巴巴將其云端AI平台向全球醫療專業人員開源,與合作夥伴聯手部署更大批量的匿名數據,推出包括疫情預測、CT影像分析、冠狀病毒基因組測序等模組。
據估計,現今全球醫療數據的規模每隔幾個月就翻一倍。 2019年一份覆蓋19個國家AI醫療市場的研究估計,AI醫療市場的年複合增長率為41.7%,從2018年的13億美元將增長至2025年的130億美元,主要分佈在六大領域:醫院工作流程、可穿戴設備、醫學影像和診斷、診療計劃、虛擬助手、以及最重要的藥物研發,新冠疫情期間浮現的種種需求,將加速AI賦能醫療的場景落地。
在後疫情時代,我期待AI將加速融入醫療體系,賦能並推動醫療改革。其中深度學習(Deep Learning),即以一種高效方法運算海量、多維數據的能力,是AI結合醫療最為可期的機遇之一。深度神經網絡(Deep Neural Networks)作為AI的一個子領域,已經被用於醫學掃描、病理切片、眼科檢查甚至結腸鏡檢查,以得出準確而快速的算法判讀。十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
AI賦能醫療,首先能簡化及優化現有的醫療流程,例如醫院的作業流程,保險履約的繁複流程。將AI與RPA(Robotic Process Automation 機器人流程自動化)結合,可對某項工作流程進行智能拆解及優化,進而大大提高醫療系統的運營效率,預約看診、保險理賠及其他流程性工作都會得到效率提升。AI還能加快早期診斷信息的收錄並實現自動化,AI技術所能處理的文本、語言、數字的體量,無論在數量上還是精度上都是機器級別,遠非人類所及。
有了充份的醫療大數據作為基礎,AI還能為每個人或者每個群體建立健康數據基準量表。當我們掌握個體健康數據,就可以根據跟踪動態數據的波動變化,進行數據驅動的診斷,並對潛在大流行疾病的徵兆進行早期追踪研判。然而,再先進的技術系統要做到真正有效,勢必需要與既存的公共衛生警示和匯報機制形成高效鏈接,此類信息斷層即是新冠疫情在早期爆發期間存在的具體缺失。
再上一個層次的AI賦能體現在助力新藥研發、基因組測序、幹細胞、CRISPR(基因編輯)等醫學突破方面,AI模型和算法應用都有其用武之地。在製藥行業,研發一種新藥往往需要付出高昂的投入,某次成功前必有多次付諸流水的失敗試驗,也連帶消耗巨大的時間和金錢成本。現在,科學家們可使用AI機器學習來模擬上千個變量,測試它們的複合效應會對人類細胞反應產生何種影響,這類AI新藥研發的技術已被用於新冠病毒疫苗和其他療法。創新工場所投資總部位於香港的AI藥物研發公司Insilico Medicine是首批對新冠病毒快速響應的企業之一,這家公司利用生成式化學AI平台設計出新藥物小分子,以複製主要病毒蛋白為靶標,早在2月5日便公佈了這些小分子結構。 AI為新藥發明開闢了一個新時代,用人工智能技術來換取藥品研發週期的時間和成本,整個製藥行業勢將迎來翻天覆地的變革。
不久的將來,隨著醫療科學和電腦科學進一步融合,我們將進入一個全面自動化的AI時代,到時人們可以通過可穿戴設備、生物傳感器、智能家居檢測設備等來確保自身和家人的健康。可穿戴設備和其他物聯網設備的數據質量和多樣性大幅提高,將能產生一個有效的良性循環。穿越到未來,下一場疫情在大範圍蔓延之前就應該能夠被跟踪、追溯、攔截並消滅無踪。
或許再過15年,許多人的家裡都會有AI個人助理照料我們,幫著解決全家人的日常健康所需。機器人或者無人機負責把我們的藥品送上門,如果需要進行手術或者外科治療,通常會由機器人操作,或由機器人輔助人類外科醫師完成。在未來,醫生和護士將把更多的精力放在機器無法勝任的任務上,醫療專業人員及富有同情心的護理人員,將同時具備護士、醫療技師、社會工作者、甚至心理諮詢師的技能。他們會使用經AI強化的診斷工具和系統,但更多的時間會與患者溝通,安撫他們的傷痛,為他們提供情感扶持。在我的想像裡,15年後的醫療健康場景可能是這個樣子的:
***
2035年一個冬季早晨,我醒來後就覺得有點喉嚨痛。我起身去洗手間,刷牙的時候,洗手間的鏡子通過紅外傳感器測量了我的體溫。刷完牙後一分鐘,我的私人AI醫師助理發出了警報,顯示我的唾液樣本部分指數異常,並在輕微低燒。 AI醫師助理建議我在家進行指尖探針採血。我在泡咖啡時,醫師助理返回了分析結果,判斷我可能是得了這個季節正在流行的兩型流感其中一種。之後,我的AI醫師助理建議,如果我覺得有必要聯繫家庭醫生的話,有兩個時間空檔可以跟她視頻通話。通話之前,家庭醫生已經收到我所有症狀的詳細信息,她給我開了一種減充血劑和撲熱息痛,一會兒無人機就把藥品送到我家門口。
***
當然,凡涉及到患者的醫療記錄,就得談談隱私和數據保護的關鍵問題。我認為,任憑有用的數據各自孤島式的存在、不善加利用、不從中提煉有價值的信息、不用以推動社會進步,是相當不負責任的做法。技術產生的問題應該由技術解決。隨著AI技術浪潮而出現的諸如數據保護等問題,應該有更為創新的技術方法來應對。
好消息是,近年聯邦學習(也被稱為分佈式學習)已經在數據保護上取得了顯著的進展。基於聯邦學習技術,患者的數據將永遠不會離開所在的醫療機構、醫院或個人設備伺服器等原始存儲設備,機器學習模型將在獨立的數據庫基礎上進行訓練處理,再進行後續整合。聯邦學習、同態加密,結合可信硬體執行環境等技術,將進一步確保數據的計算、傳輸、存儲過程能夠適配不同的隱私偏好,以因應不同國家與文化對於隱私保護的需求差異。
這次新冠肺炎疫情還驗證了一個事實:整體人類命運是共同體,人們對未來運用AI等先進技術共度難關寄予一致的期盼。歷史上,國際合作曾消滅了全球延燒的天花,也幾乎根除了小兒麻痺症。公共衛生無國界,控制及消除流行病是個毋庸置疑的共同目標。在醫學領域,每個國家都能從他國的研究基礎上學習受益並攜手並進,全球化的數據科學,將進一步幫助人類獲取對健康和疾病最為深刻、最為全面的洞悉。
AI有潛力協助我們為下一次疾病大流行做更充份的準備。這需要醫學專家、AI科學家、投資者和決策者傾力協作,也需要關注醫療保健領域的投資人為聰明的創業者和科學家注入新一波動能。
經歷這次疫情,我們應清醒地意識到,要將人類醫療體系推往新的高度,著實需要傾盡全球之力。
創新工場董事長兼首席執行官
李開復博士
脆弱家庭通報流程 在 桃園市私立樂寶托嬰中心兒童保護暨脆弱家庭通報流程一、目的 的必吃
桃園市私立樂寶托嬰中心兒童保護暨脆弱家庭通報流程一、目的: 當兒童及少年遭受非意外的身體傷害、虐待、 疏忽照顧或家庭發生突發變故時,藉由法令及各政府單位強力 ... ... <看更多>