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應數系   許英麟老師

A system for assessing extubation includes a respiratory assistance device, an artificial intelligence platform, and a hospital information system. The respiratory assistance device is adapted to communicate with a trachea of a patient. The artificial intelligence platform includes a prediction module. A method for assessing extubation includes the following steps. Measured values of respiratory parameters of the patient are recorded by the respiratory assistance device. The recorded times and the measured values of the respiratory parameters corresponding to each of the recording times are transmitted to the artificial intelligence platform. The prediction module analyzes the measured values of respiratory parameters within a predetermined time period according to a prediction model to generate a prediction result. The prediction result is transmitted to the hospital information system and is recorded into a medical record of the patient. With such design, a reference for extubation assessment that is more accurate is provided.

統計所   許英麟老師

一種呼吸拔管評估方法，其步驟包括取得包括多名病患於拔管前的呼吸參數資料及該些病患拔管成功與否的結果作為資料集，以每一設定時間範圍取平均值的方式對該資料集進行分割的資料處理後，代入機器學習模型訓練得出一拔管預測模型，並以設定的預測擷取時間範圍在判斷拔管時間點前取得一待預測病患的呼吸參數資料後，以每一設定的預測時間範圍取平均值的方式對該呼吸參數資料進行資料處理後，輸入該拔管預測模型進行預測，獲取待預測病患的呼吸器拔管成功率，提供醫護人員具有良好準確度的呼吸拔管成功率預測工具使用。

應數系   許英麟老師

一種呼吸拔管評估系統，包含一呼吸輔助裝置、一人工智慧平台與一醫療資訊系統，呼吸輔助裝置用以連通至一患者的氣管；人工智慧平台包括一預測模組。呼吸拔管評估方法包含下列步驟：呼吸輔助裝置持續記錄該患者的複數個呼吸參數；將紀錄時間及各紀錄時間對應的呼吸參數傳送至人工智慧平台，且預測模組根據預測模型對一預定期間內的呼吸參數進行分析以產生一預測結果；將預測結果傳送至醫療資訊系統，且記錄於患者的一病歷資料。藉此，提供醫師更準確的拔管參考依據，加速醫師決策速度，縮短患者的插管治療期間，以減少不適。