加医院善用AI 预警高风险病人及时抢救

人口老化带来的挑战非香港独有，加拿大同样面对庞大的公营医疗压力。当地有大型医院便广泛应用人工智能（AI），协助医护人员处理文书工作、预警高风险病人及时抢救，并可用以预测急症室患者数量，以调配人手应付高峰期。

公营医疗轮候时间不但令港人叫苦，加拿大也有同样困扰。根据加拿大健康资讯研究所数据，去年当地乳癌、大肠癌、肺癌患者等待手术时间中位数，较疫前多2至4日；进行MRI和CT扫描的等待时间中位数，也较2019年同期多7日和4日。当地智库菲沙研究所报告亦指，去年由加拿大全科医生转诊至专科医生并完成治疗的等待时间中位数，亦长达27.7周。
听取病人与医生对话转病历

在庞大病人需求下，善用人工智能是新出路。作为多伦多大学附属教学医院的圣米高医院（St. Michael's Hospital），早年获李嘉诚基金会巨额捐助，成立李嘉诚知识研究院，冀将研究成果转化惠及病人。辖下的Unity Health Toronto资料科学和高级分析副总裁Muhammad Mamdani指，其30人开发团队在2017年起利用院内大数据，作出多项创新，包括研发临床预警系统「CHARTwatch」，利用AI分析病人的电子病历、化验及影像报告、血压等生命体徵数据，预警病人病情可能转危；临床研究亦证明系统可将住院患者的意外死亡人数显著下降26%。

团队成员亦曾参与研发AI系统，听取病人和医生的对话，并转录为病历，令医生毋须埋首电脑，忽略医患沟通。

Muhammad补充，团队亦设计一套演算法，以AI分析过往求诊数据，并配合实时天气、节庆活动情况，预估急症室的高峰求诊时段，「像预知明日有暴风雪，系统会预告明日中午至傍晚将是求诊高峰，涉及求诊量及重症比例，以便医院作出安排，增加人手应对。」他指，研究难度在于梳理有用数据作机械学习，且须不断与临床团队沟通，改良至符合实际需求。他又透露，当地不少医院有需求，惟各院数据搜集方式迥异，要通过设立初创公司，将技术商品化。

加拿大健康科技公司WELL Health Technologies联合创办人兼行政总裁Hamed Shahbazi指，不少人对加拿大医疗系统有误解，当地全科医生虽受政府资助，但诊所的租金和薪金成本是自行负担，实际仍是私人营运。旗下技术利用AI系统分析医疗文件，协助医生作早期疾病诊断，不但能识别糖尿病等常见病，更可分辨罕见病，并标示高危病人，「AI助医生专注诊治更多病人，亦可改善收入。」