根據世界衛生組織統計，高血壓居全球可歸因致死原因第一位。脈波傳導速度(Pulse Wave Velocity, PWV)是評估血壓長期負荷重要指標，被全世界高血壓治療指引推薦為須定期評估之血壓靶器官指標，甚至具超越血壓的心血管風險預測價值。PWV必須在醫療場所利用儀器測量。近年由於穿戴裝置發展，各類型生理參數得以收集監測。本新創成果即為利用穿戴裝置收集生理指標建置估測PWV演算法並配合個人化...
HeaortaNet AI模型為整合影像分割、心血管疾病指標分析及串接風險預測模型的一站式分析工具。本模型將無顯影劑胸部電腦斷層影像分割心包膜及主動脈程序由人為的60分鐘縮短至0.4秒。心包膜分割準確度94.8%，升/降主動脈91.6%。
多職類查房是加護病房內多職類臨床醫療人員之間定期、以患者為中心的溝通機制。成大醫院外科加護病房團隊發展整合i-Dashboard作為輔助多職類查房醫療人員的視覺化面板平台。i-Dashboard可以增加數據收集效率，且在多職類查房時可提高溝通準確性和資訊傳遞。
HeaortaNet AI模型為整合影像分割、心血管疾病指標分析及串接風險預測模型的一站式分析工具。本模型將無顯影劑胸部電腦斷層影像分割心包膜及主動脈程序由人為的60分鐘縮短至0.4秒。心包膜分割準確度94.8%，升/降主動脈91.6%。
本研究利用機械學習演算法，以建立感染嚴重特殊傳染性肺炎從急診住院的病患是否發生院內心跳停止事件的預測模型，以及早找出此類高風險病患，防範於未然。研究成果的模型分辨率優於現行國際採用的預警評分系統。
利用機械學習演算法，建立感染嚴重特殊傳染性肺炎從急診住院的病患是否發生院內心跳停止事件的預測模型，及早找出此類高風險病患，防範於未然
根據世界衛生組織統計，高血壓居全球可歸因致死原因第一位。本計畫利用穿戴裝置收集生理指標，建置估測PWV演算法進行個人化血壓估測，提升穿戴裝置的健康監測價值。
HeaortaNet AI為整合影像分割、心血管疾病指標分析及串接風險預測模型的一站式分析工具。本模型將無顯影劑胸部電腦斷層影像分割心包膜及主動脈程序由人為的60分鐘縮短至0.4秒
成大醫院外科加護病房團隊發展整合i-Dashboard作為輔助多職類查房醫療人員的視覺化面板平台。可以增加數據收集效率，並提高溝通準確性和資訊傳遞