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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 黃恆獎(HENG-CHIANG Huang) | |
dc.contributor.author | Chien-Yu Chen | en |
dc.contributor.author | 陳建宇 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2023-03-19T22:13:39Z | - |
dc.date.copyright | 2022-09-30 | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.date.submitted | 2022-09-23 | |
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dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/84502 | - |
dc.description.abstract | 本研究針對智能醫院的整合與規劃,藉由國內醫療資訊的建置搭配國外知名大廠的設備醫療物聯網,發展醫院各科室全方位的AI臨床應用診斷模組。 於智慧醫院手術室,藉由整合手術全期護理與傳送交班照護系統,並開發出麻醉照護與智能輸液管理系統,結合全靜脈麻醉輸液pump與麻醉機進而發展智能化手術室與5G、MR(混合實境)醫療臨床訓練系統。 智慧ICU照護,整合疼痛自控PUMP、空針PUMP、大量輸液PUMP等輸液設備與生理監測數據與呼吸照護,將重症病患所有生理資訊應用數據化,發展AI智能預測拔管、敗血性休克與藥物控制之間的預判警示機制,提供個人化精準醫療。 從急診智能檢傷分類系統快速判斷急重症最適合醫院與醫師,替醫院帶來最大效益與病人搶救黃金時間點,結合產房監控與供應室器械追蹤系統,提供醫院全面性醫療品質的解決方案,增進醫病溝通的無縫接軌。 生醫產業當前正值革新與轉變的過程之中,醫療體系、企業與醫事人員正尋求不同的新興科技與解決方案,以因應由醫療環境改變、醫療資源分配、以及技術門檻問題為該產業所帶來的挑戰。 近年來許多新興科技與解決方案中,AI人工智能在醫療逐漸扮演著重要的角色,並於生技領域和醫院各科別都有成功案例與突破性發展。在國、內外,科技產業、醫療體系、新創公司,對於生醫與人工智慧的結合與發展潛力已有共識,並著手於其自家專業領域與競爭優勢,發展其相關的解決方案與技術。 然而,人工智慧於生醫產業的應用日新月異,不同的技術與演算法之間亦有顯著的差異,品質也良莠不齊,本研究針對如何找到正確的目標市場和商業模式,將AI技術能量轉換成可供臨床實際應用、商業銷售的產品和服務,這將是發展醫療AI與建置智慧醫院,中極其重要的課題。 | zh_TW |
dc.description.abstract | This research focus on the integration and application of intelligent hospitals. We use the global medical device connection solution develop clinical AI application in Taiwan hospital. We provide the two-way communication infusion pump management system and anesthesia care system to integrate hospital nursing and delivery system to build up all function surgical operation room solution. Combine 5G and mix reality to develop AI surgical operation room in the further. Collect EKG, ventilator, infusion pump and all patient physiological parameters device in ICU. We can use artificial intelligence algorithm and real time patient physiological parameters from ICU medical device to create clinical diagnostic system to help doctor to treat sepsis, extubation and more accuracy drug therapy. We can connect 12 lead, patient monitor on the ambulance and use AI to detect and sort patient symptom. Delivery patient to enough manpower and space hospital emergency room to let patient get therapy on timely. Biomedical internet of medical things and artificial intelligence industry develop fast and grow up. Healthcare institute, enterprises and medical professionals are seeking different innovation technologies and solutions. To solve the problem of medical environment change, resource distribution and technical thresholds. Artificial intelligence is gradually playing an important role in clinical care, and there are successful cases and breakthrough development in hospital clinical care. Many of technology, medical device, and start-up companies have invested expense and manpower in clinical care AI solution. However, the application and technology of artificial intelligence in hospital clinical care is ever-changing. There are significant differences between different technologies and algorithms, and the quality is also uneven. This research focuses on how to find the right target market and business model. Use AI and internet of medical things technology to create medical device and system services for clinical practical application and commercial development. This will be an extremely important topic in the development of medical AI and how to build up intelligent hospitals. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2023-03-19T22:13:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 U0001-2109202217384200.pdf: 1656296 bytes, checksum: 86fa30aae87dd3ac3ef8b9d0c7741b6d (MD5) Previous issue date: 2022 | en |
dc.description.tableofcontents | 誌謝 i 中文摘要 ii ABSTRACT iii 目錄 v 圖目錄 vii 第一章 緒論 1 第一節 研究背景與動機 1 第二節 研究目的與問題 2 第三節 研究範圍 4 第四節 研究流程 5 第二章 文獻探討 7 第一節 五力分析 7 第二節 商業模式 8 第三節 創新策略理論 11 第四節 科技接受模式的理論發展 14 第五節 醫療人工智能的發展與應用 16 第三章 產業分析 21 第一節 全球智慧醫療產業現況 21 第二節 台灣智慧醫療產業現況 23 第三節 智慧醫療產業現況問題與機會 25 第四節 呼吸拔管預測之AI臨床效益 28 第五節 智慧輸液幫浦系統之臨床效益 30 第六節 胎心音監測AI之臨床效益 32 第七節 其他醫療保健中人工智能的應用 33 第四章 個案公司研究分析 35 第一節 公司簡介、歷史沿革 35 第二節 市場現況 37 第三節 波特五力分析 44 第四節 商業模式與創新策略、科技接受模式 46 第五章 結論與建議 53 第一節 研究結論 53 第二節 人工智能在醫療保健中的未來趨勢和應用 57 第三節 研究限制 59 參考文獻 60 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 智慧醫療在台灣的發展與研究以H公司為例 | zh_TW |
dc.title | Smart Healthcare Development and Research in Taiwan- A Case Study of H Company | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 110-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 潘令妍(LING-YAN PAN),江宜芳(YI-FANG JIANG),王仕茹(SHI-RU WANG) | |
dc.subject.keyword | 醫療物聯網,AI智慧醫療,智慧醫院,AI臨床應用診斷模組,智能化手術室,AI智能預測拔管,智慧ICU, | zh_TW |
dc.subject.keyword | infusion pump,artificial intelligence,sepsis,extubation,intelligent hospitals, | en |
dc.relation.page | 65 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU202203751 | |
dc.rights.note | 同意授權(限校園內公開) | |
dc.date.accepted | 2022-09-25 | |
dc.contributor.author-college | 進修推廣學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 生物科技管理碩士在職學位學程 | zh_TW |
dc.date.embargo-lift | 2022-09-30 | - |
顯示於系所單位: | 生物科技管理碩士在職學位學程 |
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