📢2023 AI CUP 秋季賽📢

2023 AI CUP 秋季賽 - " 解碼臨床病例、讓數據說故事 " 登場囉!

為了降低重複又昂貴的醫療檢驗 🩻

並減少醫療體系中致命但可防範的錯誤

電子健康紀錄（electronic health record, EHR)便出現了 📇

EHR 將病人紙本的就診紀錄等醫療訊息轉成數位化儲存

企圖減少醫師檢驗時間

提高看診效率 📈

其中，以2017年路易斯安那州的北橡樹醫療體系採用敗血症模型為例

當患者分數達到特定值

EHR 會警告醫師 ⚠️

讓醫師能更密切注意病患

也因此由敗血症造成的死亡降低了18% ⬇️

比起紙本病歷

EHR 明顯是極大的進步 🧗

然而，超過半數的醫師卻認為

EHR 難用的介面及不同醫療服務難銜接的問題反而拖垮了他們 😵‍💫

導致醫師過勞問題越發嚴重 😵

建立並採用 EHR 並沒有想像中便利

例如有些醫師會將對草莓過敏標注在臨床紀錄裡

而非過敏欄裡

導致預測模型搜尋 EHR 過敏時

患者的過敏資訊無法準確預測 😧

除了患者資料登記混亂～

導致病患疾病無法準確預測以外 ❗️

在訓練大型語言模型時

有一定的可能性會因為大型語言模型的記憶能力以及使用者的互動能力 🗣️

致使患者的隱私資訊洩漏 🙀

然而，在數位系統的浪潮下

EHR的應用已然成為主流 📇

因此，

如何將EHR裡病患的隱私資訊去除成為避無可避的問題 😾

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