健保署重度級急救責任醫院急診即時訊息顯示，台大醫院目前有106人持續等待住院中，為台北市急診等待住院人數最多的醫院，台大急診醫學部主治醫師方震中表示，每天有300餘人前往急診就診、100多人留觀，需要住院的病患通常要等待2到3天才有病床，並因此造成急診雍塞的問題，即使未來健保部分負擔調整，也無法改善此一情況，因為關鍵在於等待病床、而非大量的輕症病患。
方震中指出，急診雍塞原因是因為病人沒有適當去處、所以停留在急診，病人想知道能不能回家，但醫師也在想病人需不需要住院、危不危險、返家後會不會惡化等，在過去需要仰賴醫師經驗判斷，本次台大醫院耗時3年、針對總院與新竹分院長達10年期間的125萬筆病歷資料進行分析，發展AI模型。
針對AI可提供的幫助，方震中說，急診病患到院後，會經過檢傷、掛號、醫師診斷、處置、護理照顧、離院或住院等多個階段，而AI決策輔助系統可以協助進行4大判斷與預測，包括停留時間、急診轉住院、急診部死亡、離部後3天內返診機率等，而醫師可以參考AI提供的處置建議，AI也會同時展示與當下病患情況類似的15個歷史個案，作為醫師決策的輔助資料。
科技部台灣大學人工智慧中心執行長杜維洲進一步表示，本套AI系統在去年9月已經在台大總院供資深醫師使用，但主要目的是「驗證」AI提出的建議可信度如何，最終醫師給出70%的滿意度，本月本套系統也開始提供給雲林與新竹分院，接下來經過調整後，3月起將再擴大總院的使用族群、加入住院醫師。
台大醫院急診醫學部主任黃建華則提到，解決急診壅塞是最重要的目標，目前還無法完全確定此一AI模組提升的效益，但透過前瞻性研究，粗估個急診步驟加快20%可以做到的，未來更多患者資料投入AI的分析與學習，也會有累積性加乘效果。
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