工業技術研究院

技術簡介

與國內醫院的合作運用CPOT疼痛評估系統用於ICU重症病房，根據CPOT規範，對重症病患進行疼痛評估，這項研究與台中榮總合作，分別對病患之臉部表情,肌肉緊張度,肢體動作與生理訊號進行實驗分析，發現臉部表情對疼痛識別最具有鑑別姓，臨床上收集了340位病患，智慧型AI疼痛評估系統辨識率在二分類下可達到92.21％。

Abstract

This collaboration with hospital contribute to the development based on intelligent pain assessment which is used to evaluate pain for critically ill patients in ICU base on CPOT criteria. This research collaborated with Taichung Veterans General Hospital(TVGH) conduct experiment and analysis for facial expression, muscle tension, body modtion and bio signal of ill patients. We finally collected 340 patient’s data and found facial expression is the most significant for pain assessment. The accuracy of final AI pain assessment to identify easy and grimacing can reach up to 92.21％.

技術規格

CPOT臉部表情疼痛辨識率在二分類下，準確度達92.21％

Technical Specification

The facial pain detection can achieve 92.21％ accuracy based on binary classification mode

技術特色

透過視覺影像方法進行動作行為感測，蒐集健康數據並進行分析。 本技術可有效降低醫護人員工作量與接觸感染風險，即時提供病患適當醫處。其中自動疼痛評估系統，可隨時監控疼痛狀態，促進病患組織恢復，縮短在病房的時間。

應用範圍

影像數據可應用運動表現分析和病人照護，提供數據化的分析資料，促進健康及病患組織恢復。醫院臨床應用、穿戴式裝置、AR/VR、顯示器、車用、生活互動、醫療教育等新產品。 AI databas未來應用在各大型企業、商務團體，以健康、即早發現問題、賦能建議為導向之機關都是很重要的發展。 提供循證醫學基礎的臨床輔助，及個人化精準健康指引，在疾病發展前期採取行動。 醫院臨床應用

接受技術者具備基礎建議（設備）

a) 光機組裝與系統測試設備 b) 個人電腦

接受技術者具備基礎建議（專業）

a) 軟體設計能力 b) 光機設計能力 c) 具系統整合設計開發能力更佳

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