AI

早期預警評估系統（Modified Early Warning System, MEWS）是一種經過充分驗證的工具，廣泛用於檢測住院患者的意外惡化。應用於實務工作中，當患者分數大於五分時，是否就直接啟動緊急應變，由快速反應小組（Rapid response teams, RRT）接手患者處置作業，是一個困難的效益平衡問題。透過人工智慧技術直接對患者的生理訊號進行評估，直接使用連續的數值避免量化影響也是一個可能的方向能提升早期預警成效；然而數據洩漏是人工智能（artificial medical intelligence, AI）發展中的一個關鍵問題，它會導致應用程序的性能不可靠和不確定。因此，本研究旨在展示在創建AI以預測普通病房住院患者意外惡化時遇到的挑戰，主要關注數據洩漏對模型性能的影響。