AI人工智慧正在改變你我的醫療行為
2021-01-07 14:39 聯合新聞網 / 常春月刊
本文摘自《常春月刊》454期
文/鍾碧芳
近來,數位科技正逐步與醫療緊密結合,試圖將人工智慧的發展應用在醫療上,這在21世紀第二個十年當中是最被看重的一環;經過多年的應用測試下,如何透過人工智慧讓醫療變得更安全、錯誤更少、更精準,又能在最短時間內處理並解決病人的資訊,讓醫療效果更高、費用更低廉,是所有醫療領域最迫切得到的理想目標。
臺北醫學大學附設醫院(以下簡稱北醫)近年在院長陳瑞杰的領導下,積極導入智慧醫院,他認為在進行人工智慧前,全院數位化是必經過程。「這幾年北醫團隊在數位化的建置上已經趨於完整,無論從掛號、報到、繳費、加護病房,甚至到給藥系統等,都可見人工智慧(AI)的蹤跡,能提升整體醫療服務與照護品質。」
動脈取血栓,延長腦中風黃金救援時間
數據是人工智慧很重要的基礎,透過技術能達到過去做不到的部分,陳瑞杰舉北醫的急救為例,以前腦中風的患者必須要搶在6小時內注射靜脈血栓溶解劑;但在數位化後有了革新,現在可以擴大到在24小時動脈取栓治療,等於是用更科學的方法找到更好的治療成效。
北醫所運用的是以電腦斷層或核磁共振影像,加上電腦自動分析軟體(RAPID)來了解病患的腦中風狀態,依此得知患者腦內壞掉組織後的存活機率,如阻塞的範圍、大小等預測。這彌補了過去光靠時間來判定病患狀況,讓醫學治療的路徑產生改變,在北醫,這樣的案例已經執行了50多例,成效良好。
重症照護平台,提早預測敗血症機率
而由北醫自行研發的「TED- ICU AI重症照護平台」,則能自動蒐集、整合、分析重症病患的生理數據,讓醫師與護理人員能即時掌握各項病歷資訊,這不但能省去醫護人員填寫資料的時間,讓醫療團隊更有效率專注於照護工作,透過大數據的分析與AI演算模型平台的建立,還可計算病人得到敗血症的機率。
陳瑞杰表示,對於加護病房內常見的幻覺性疾病「譫妄症」,也能提出預測及解決方法,達到及早發現提早給藥,舒緩病患的不安,也能降低死亡率。
智慧藥盒,安心用藥零風險
當然,AI技術運用的範圍不只限於醫院端,於病人端同樣也能得到好處。陳瑞杰說,北醫於2018年底所引進的智慧藥盒,是專門為慢性病與長者量身打造,對慢性病患或長期獨居的長者,智慧藥盒能提供很大的幫助。
北醫的智慧藥盒系統能存放400種以上不同的藥物,各自有其專屬的RFID,當機器收到病患用藥資訊之後,會將正確藥品掉落在藥盒之中,再利用影像辨識系統,依據藥品的大小、形狀、色澤與反光度等資訊進行比對後再進行包裝,接著再由專任藥師進行複驗,可達分錯藥的零風險。
智慧藥櫃,提升藥品管理效率
此外,在醫療照護方面,北醫也打造了智能藥品庫存管理系統。陳瑞杰指出,目前北醫的智慧藥櫃與自動化藥局能夠清點全院的藥物,無論是加護病房或全院一般病房內,都全面建置智慧藥櫃(ADC),能依照醫囑與藥師覆核後,給藥時由護理師直接到病房藥櫃就能取藥。
這讓取藥變得更為精準,能減少人員的疏失,讓拿錯藥的機率降低為零,同時也因為將常用的藥物做了分類,清點藥物時,也能達到百分之百的準確,庫存可降到最低,不只精簡流程,也節省了每月的盤點人力。
數位治療需達到精準預防的效果
隨著大數據的整合日趨重要,過去許多疾病必須花時間找答案,現在已能透過數位治療加以實踐,就像過去認為高血壓的藥物必須一天照三餐吃,但經過資料收整研究後發現,一天吃一顆,效果一樣好,加上不會忘記,用藥順從度提高;但是每天一次是早上或晚上吃比較好,某些藥物如中風、血壓藥,若能放在晚上吃,不僅藥量可以減少,效果也比白天吃來得好。
陳瑞杰認為,雖然目前國內人工智慧仍處於研究與開發階段,醫院端運用最多的仍在於X光影像處理與加護病房等,但要真正達到精準醫療,進而提升到預防醫學上,仍必須要收集更多的資料。
比如預測癌症的發生,必須要思考病患的基因與環境表現,他形容這兩者就像命與運;醫院端需要靠病患提供生活端的資料,唯有收集的資料正確,才能得知藥物對病患的使用效果。
而這些都是數位化與人工智慧結合後,能看到對病患端的好處,當然在醫院端方面,也因為數位化後,不只醫療供給、醫療服務或治療上都會越來越精準,再往上提升,自然就能做到精準預防。
數位孿生概念,是智慧醫療的願景
不過陳瑞杰感嘆,目前雖然科技進步,但對於人工智慧所需要的數據端資料收集與應用上,仍有很長的路要走,不僅是法規、資安、隱私等問題都有待克服。到目前為止,人工智慧在智慧醫療的應用仍限於輔助工具,如何將醫界與病患的資料作串聯與系統性的應用,仍是最大的難題。
他提及,軟體工程師、PTT創辦人杜奕瑾董事長所推行的聯邦式學習,或許是很好的思考方向,不但能將去中心化的醫療資料與數據有效串連,也能給予醫療足夠的AI資料應用,同時又能保有醫院本體的資料自主性。
此外,他認為未來人工智慧結合智慧醫療的願景,應該會朝著「數位孿生」(digital twin)的概念走,白話一點說,就是能在茫茫人海中找到跟自己很像的孿生兄弟姊妹,幫助自己看到未來的樣貌,或疾病的過程,提供自己老年後的參考。但一切都必須有數據,累積的越多,自然就更準確。
未來,人工智慧與智慧醫療結合將有無限可能,不過陳瑞杰認為現階段最重要的是,如今北醫已經將手邊的資源做最大的利用,畢竟醫院的價值與品質同樣重要,而數位化、人工智慧都是工具,用來達成全人醫療為核心的目標,如何做到「視病猶己」才是目前最需要努力的方向。
資料來源:https://udn.com/news/story/7016/5155255?fbclid=IwAR2cH3OfnaDPpuR0Y43YltxyJNcPbAxKDbMdAwCBixIemq6FfbX8vGP89dw
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0:00前言
各位知道其實選擇權也可以合成期貨嗎
而且概念十分簡單易懂
0:15買進組合式期貨
使用時機:
看多指數時(與做多小台的動機一樣)
但比較常遇到的情況是拿來做收尾
組合方法:
做多小台 = 買進買權 + 賣出賣權
要注意,選擇權一點50,跟小台一樣
而大台是一點200
2:18賣出組合式期貨
使用時機:
看空指數時(與做空小台的動機一樣)
但比較常遇到的情況是拿來做收尾
組合方法:
做空小台 = 買進賣權 + 賣出買權
3:24情境模擬
因上漲買進買權,行情也真的往上衝了一段之後:
預期接下來要進入盤整,為了抵銷掉時間價值流逝,所以做賣方
若買進買權+賣出賣權,會組合成小台多單
這樣的好處,如果接下來漲勢停下,不會獲利回吐
因為買進買權損失的時間價值,在賣出賣權這邊會補回來
也就是說,你仍能保有看多的權利,又不會受到時間價值的侵蝕
複習一下:
若買進買權+賣出買權,會組合成看多價差或看空價差
組合方法:
做多小台 = 買進買權 + 賣出賣權
逆向思考,先是做了一口小台多單之後:
接下來星期六有重要資訊要公布(例如利率),避免出意外所以買進賣權保護
組合方法:
做多小台 = 買進買權 + 賣出賣權
買進賣權 = + 買進賣權
-------------------------------------------
做多小台 + 買進賣權 = 買進買權
知道這樣的公式之後
如果以後你的部位有需要做什麼調整
大概心裡也會有個底知道自己的部位大概是長怎樣
10:07你有概念了!
請大家自己實際開軟體動手組一次看看
舉例來說
小明做了雙賣,想要用一口小台空單避險
那麼他的整體部位會是甚麼呢?
雙賣 = SP + SC
小台空單 = BP + SC
-------------------------------
雙賣 + 小台空單 = 2SC
那今天是先簡單介紹這些概念
其實我們都還沒有把履約價加進來討論
例如我的合成期貨如果做在同個履約價是長得像小台
那如果我做不同履約價,會長怎樣?
而這樣的策略也有他們的名詞
叫做逆轉與轉換
不過我覺得這些名詞的東西,不是那麼重要啦
總之他們都是性質接近的東西
13:05總結
一般情況下,其實不太會沒事去用選擇權合成期貨
畢竟想做期貨就直接下單做期貨就好了嘛
因此他比較常會用到的情境是拿來做收尾
另外也有一種情況會用到
就是如果有套利空間的話
但是這種情況通常不常發生
可能會發生的情況大概是突然的快市,使兩邊市場價格出現落差
另外一種就是交易量不大,因流動性的關係導致價格出現落差
但就算上述條件發生,還要考量到你自身的條件:
1.你的手續費是否夠低
2.你的電腦設備與網路是否夠好
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說完以上條件,你會發現
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,因為其他軟體的運作都是正常的。
而今天我真的氣到了。盤後交易我要當沖一張股票時,送出賣單,在轉圈圈很久後,系統
回應無法送出。這樣重覆數次後,我急著掛單,所以再遇到轉圈時,不等它轉完,就按返
回鍵,重送一次賣單。又重複數次終於在某次送成功了。以為安心了,想不到兩點半多看
成交回報,竟然顯示連續賣出兩張,一張是當沖的,另一張是庫存的,庫存那張當場損兩
萬三千多,天啊..
我知道自己沒在送單之後看委託回報是我大意,但這個券商這麼久以來都不改善這問題,
真另人失望。已打電話跟營業員反應請板友們推薦穩定度更高的手機看盤軟體,我正考慮
換家券商。
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