結合生成式AI與深度學習的次世代遠程心臟驟停智慧預警系統
傳統監測憑NEWS或MEWS線性計分，但靈敏度和特異度不足，忽略非線性關聯及時間趨勢。我們以ICU資料建模，外部驗證顯示能提前六小時預測逾九成心跳驟停，靈敏度95%，特異度92%且AUC0.96，相比NEWS靈敏度81%，特異度84%及AUC0.87更準並再以生成式AI預測未來體徵助醫師提前干預。
姓名：李建璋
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展館別：未來科技館 AIoT智慧應用 FK05
所屬代表參展單位：國家科學及技術委員會
主要應用領域：資訊與通訊
結合擴增實境技術之遠端即時照護暨離床跌倒預警系統
結合氣象數值預測資訊及機器學習技術之再生能源發電量及憑證智慧查核監控系統
結合多光譜衛星影像與機器學習方法建立颱風事件崩塌地自動化辨識系統與崩塌因子分析
基於深度學習邊緣運算技術之離床預警暨床邊跌倒報知系統
技術成熟度：雛型
展示目的：研發成果展示
流通方式：自行洽談
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