醫療人工智慧四大區塊 李友專：文字與編碼讓AI更有依據
2019-02-15
現在醫療產業當中許多專注研發人工智慧的團隊，都致力於影像分析的研究，也因此人工智慧輔助醫療影像判讀的技術突破得很快。
李友專說，在文字敘述當中，資料又分成兩大類。
第一大類包含了門診的SOAP資料和病歷，以及入、住、出院的行政內容與急診的敘述文字。
第二大類則包括了美國國家醫學圖書館(National Library of Medicine；NLM)的MEDLINE資料庫，以及PubMed等資料庫平台當中、2,000多篇以上的文獻摘要內容。
其中在台灣又以萬芳醫院有使用的IBM Watson for Oncology系統為第二大類中最好的例子。
SOAP資料，指的是：
．S (Subjective data)：主觀自覺徵候，包括病人主訴、症狀、發病時間、現在、過去、個人病史。
．O (Objective data)：醫療人員的客觀檢查結果，包含了診察發現與各種檢查報告。
．A ( Assessment )：醫療人員的診斷評估，也就是診斷(diagnosis)或臆斷(impression)。
．P ( Plan )：治療計劃，像是處置、醫令、處方。
．S (Subjective data)：主觀自覺徵候，包括病人主訴、症狀、發病時間、現在、過去、個人病史。
．O (Objective data)：醫療人員的客觀檢查結果，包含了診察發現與各種檢查報告。
．A ( Assessment )：醫療人員的診斷評估，也就是診斷(diagnosis)或臆斷(impression)。
．P ( Plan )：治療計劃，像是處置、醫令、處方。
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