#今日疫情重點【11萬劑AZ疫苗今抵台,最快一週後完成審查,5萬名高風險的一線醫事人員首先接種;全球已逾90國開打疫苗,施打劑量逾2億劑】
等待多時,11.7萬劑韓國廠的AZ(牛津)疫苗今(3日)早運至台灣。中央流行疫情指揮中心指揮官、衛福部部長陳時中今天下午在記者會上表示,自己也是今早才知疫苗送抵,將讓接觸COVID-19(又稱新冠肺炎、武漢肺炎)確診/疑似個案的第一線醫事人員優先施打。
COVID-19疫苗是史上最快速研發問巿、接種的新疫苗,自去(2020)年12月8日英國率先施打後,迄今已有超過90個國家開始接種,施打劑量已超過2億劑。首批抵台的AZ疫苗,非先前預測透過國際疫苗平台COVAX取得的配額,而是衛福部直接與原廠藥廠阿斯特捷利康(AstraZeneca,簡稱AZ)簽約預購的1000萬劑疫苗中的11.7萬劑。
■醫事人員分三風險等級依序施打
陳時中在記者會上表示,首批AZ疫苗11.7萬劑,於今天上午10點21分由韓國(大韓航空KE691班機)抵達桃園機場,完成通關程序後,運送至指定冷儲物流中心。該疫苗為多劑型包裝(每瓶10人份),存放於2-8℃的環境,依臨床試驗結果每人需施打2劑,這批疫苗都屬於第一劑。
指揮中心將COVID-19專責醫療院所醫事相關人員分為3種風險等級:風險等級最高級第一級為直接照顧(含採檢)COVID-19確診/疑似個案第一線工作人員,共有50,716人;第二級為非直接照顧(含採檢)COVID-19確診/疑似個案第一線工作人員,共有127,677人;第三級為非第一線工作人員,共有77,658人。
至於施打順序開放,是11.7萬劑是先開放第一級醫事人員開打,打完後再開放第二級,還是第一第二級同時開放?陳時中說,將再討論後再決定。
陳時中日前曾表示,疫苗來台後食藥署最短只需7天時間完成書面審查,就可以開始接種。首批疫苗抵台,是否最快下週就能開打?陳時中今日態度趨保守,表示,最快7天施打是指程序一切都順利的情況下,若出現其他情況可能會延長,因為今天來的是第一批疫苗,「檢驗相對會比較謹慎後才會放行。」
■AZ疫苗保護年長者及預防重症率效果佳
目前全球已有超過90個國家開打疫苗,使用的疫苗有9款,其中輝瑞大藥廠(Pfizer)和德國BioNTech共同研發的輝瑞疫苗、以及阿斯特捷利康(AstraZeneca)和牛津大學合作開發的AZ疫苗是使用最普遍的2支。
雖然初步臨床試驗結果顯示,輝瑞疫苗的保護力 95%,高於 AZ 疫苗的 60%~90%。但3月1日英格蘭公共衛生署(Public Health England)公布最新的研究發現,對於70歲以上長者的保護效果相當,接種一劑之下, AZ疫苗的防護率在60%至73%、輝瑞則在57%至61%;兩者皆能有效降低80%的住院率、即可減少重症率。
陳時中表示,AZ疫苗打完第一劑後的22天內有71%的保護力,第二劑間隔12週保護力可達81%。經「傳染病防治諮詢會預防接種組(ACIP)」討論,建議2劑間隔至少8週。接種對象將依ACIP對COVID-19疫苗建議實施對象之優先順序,從第一優先之醫事人員開始循序推動接種工作。
■下一批疫苗來台期程未知
台灣目前透過三管道共預購取得約3000千萬劑疫苗,透過疫苗全球取得機制(COVAX)平台分配到的476萬劑,自行向藥廠購買的1000萬劑AZ疫苗以及505萬劑莫德納疫苗,以及預購國產疫苗約1000萬劑。
今日早上一度傳出首批來台疫苗20萬劑屬於COVAX配額,但陳時中表示,20萬劑指的是COVAX要分配的第一批,但今天來的11.7萬劑AZ疫苗,是屬於原先就跟AZ廠商簽約預購的1000萬劑疫苗中的11.7萬劑,並非COVAX配額。
台灣跟廠商預購1000萬劑AZ疫苗,目前只送來11.7萬劑。對此,陳時中坦言,量確實比較少,但現在全世界都在搶貨,供應商能提供多少,大家都沒把握,「但先建立起防疫裡面的醫療人員,第一線的防護,是一件好事情。」由於第二劑疫苗須在第一劑施打後8週內施打,下一批疫苗是否能在8週內抵台?陳時中也僅說,沒有把握,但希望能儘早知道。
此外,陳時中說,他今天早上九點接到電話通知,才知道疫苗已經在飛機上了。媒體詢問,通知時間是否較晚,為何會疫苗送到半路才通知我方?陳時中說,「好朋友(指疫苗)隨時來都不反對」,但早一點講確實是比較好。
台灣感染症醫學會理事長、台大兒童醫院院長黃立民接受《報導者》採訪時表示,一般審查疫苗品質都有標準作業流程(SOP),會先看外包裝有沒有問題、缺漏,疫苗有沒有混濁,也會抽出一、兩劑來檢驗成分,而AZ疫苗的保存溫度與常規疫苗相同,介於2到8度左右,一般存放期可長達兩年。
全台灣醫護人員共33萬人,COVID-19專責醫療院所醫事相關人員共有25萬人,但首批疫苗僅取得11.7萬劑。黃立民表示,台大醫院昨天才完成醫護人員的接種意願調查,接下來會收到多少量、如何執行還不確定,但常規的疫苗接種,一般都是配送疫苗到醫院藥劑部,並且在醫院設立幾處接種站,讓想去施打疫苗的醫護人員自行前往接種。
■新增3例境外移入
指揮中心今日公布國內新增3例境外移入COVID-19確定病例(案957至959),分別自加拿大、美國及波蘭入境。
陳時中表示,案957為本國籍20多歲男性,長期於加拿大就學,今(2021)年2月26日入境,持有搭機前3日內檢驗陰性報告,入境時無不適症狀,於住家進行居家檢疫。個案於2月28日出現嗅味覺異常、流鼻水及鼻塞等症狀,由衛生單位安排就醫採檢,並於今日確診。衛生單位已掌握個案接觸者共21人,其中4人為同班機前後兩排旅客,列居家隔離;另17人為機組人員,均著適當防護裝備,列自主健康管理。
陳時中指出,案958為本國籍50多歲女性,2020年11月前往美國探親,今年2月26日返台,持有搭機前3日內檢驗陰性報告,入境時無不適症狀,由友人接送至防疫旅宿進行居家檢疫。個案於3月1日出現喉嚨癢症狀,由衛生單位安排就醫採檢,於今日確診。衛生單位已掌握個案接觸者1人,為接送個案之友人,列居家隔離。
陳時中表示,案959為波蘭籍40多歲男性,今年2月18日來臺工作,持有搭機前3日內檢驗陰性報告,入境時無不適症狀,入住防疫旅宿進行居家檢疫。個案於3月1日出現嗅味覺異常症狀,由衛生單位安排就醫採檢,並於今日確診。因個案檢疫期間未與他人接觸,故無匡列接觸者。
■澳洲調整為低風險國家
由於澳洲已連續5週達低風險分級標準,並自2月27日起放寬防疫管制措施,指揮中心今日也將澳洲從自中低風險國家調整為低風險國家。各國感染風險級別最新名單如下:
1.低感染風險國家/地區:紐西蘭、澳門、帛琉、斐濟、汶萊、寮國、諾魯、東帝汶、模里西斯、馬紹爾群島、不丹、澳洲。
2.中低感染風險國家/地區:新加坡、越南、柬埔寨。(文/林雨佑、陳潔;攝影/中央社、AFP)
#延伸閱讀
【疫苗,行不行?流感 VS. COVID-19十大問題解析】https://bit.ly/38IiBdp
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【人工智慧如何席捲未來醫院?】3D 人臉辨識把關取藥身分、機器人支援不足人力
Posted on2020/09/11
TO 創新嗜讀
【我們為什麼挑選這篇文章】隨著人工智慧應用愈加廣泛,手術室、藥櫃也變得更加智慧,協助提升手術效率、用藥安全,讓我們看看 《從 AI 到 AI+:臺灣零售、醫療、基礎建設、金融、製造、農牧、運動產業第一線的數位轉型》一書中《航向智慧醫療新藍海》章節的介紹。(責任編輯:呂珈寧)
未來醫院的規模不再以病床數來衡量,而是急、重、難症的治療能量,而手術室絕對是最重要的場域。根據世界衛生組織(WHO)規範的手術安全查核規範(WHO Surgical Safety Checklist),一個手術分成三大部分:Sign-in(簽入)、Time-out(暫停)、Sign-out(簽出)。每一個步驟都是確保病人手術安全、資訊正確與醫療團隊間的精准溝通。
臺灣 ICT 資源豐富,為智慧手術室奠定扎實基礎
WHO 只提供最基本的規畫方針,然而 ICT 資源豐富的臺灣,提供了更先進的智慧手術室規畫。當病人經過一連串術前檢查,並確認手術進行時間與主刀醫師之後,整個流程會由智慧病房系統轉移到智慧手術室排程系統。中央器械供應室有隨時待班的器械運送機器人,依手術室排程來運送病人手術名稱對應的器械包盤與相關耗材;機器人經由乾淨走道運送滅菌手術器械包盤,送達指定手術室後透過系統通知主責護理師;術後的髒汙器械運送機器人則按手術結束時間,由護理師啟動手術助理排程作業系統,搬運機器人前往載運髒汙器械、器具和物品。
一臺滿載的手術專用個案車(case cart)可能重達一、兩百公斤,藉由在汙物專用走道來回運送的機器人,不但可以降低器械運送人員的職業傷害,還能支援假日急刀人員不足、降低營運成本與管理複雜度,同時主動通知器械供應室收送案件。機器人的輔助讓手術室運作更為精准並提高效率。
落實手術中安全查核,透過手機 App 一手掌握
除了術前與術後的自動化效率,最重要的是真正落實術中的安全查核。每臺刀雖然都有標準作業流程,還是難以避免突發狀況。當手術門關上後,所有溝通聯繫都只能透過電話進行,這對於要調度上百名護理人員並同時運作數十間手術室的醫院來說,一直是很大的挑戰。透過手機上的手術查核 App,病患 Sign-in 時同時確認身分、麻醉準備、器械耗材清單;Time-out 時手術團隊的再次互相確認工作職掌、病患身分與手術部位;Sign-out 時確認檢體、器械與耗材數量。
這些步驟都在流動護理人員手上的 App 清楚呈現,每個步驟的確認與時間點即時同步到手術室護理站的電子白板,彷彿在戰情室裡同時操控數十個戰役的後勤資源調度。這種結合手術臨床流程、HIS 系統整合與手術紀錄、機器人自動化規畫、App 排程設計的完整方案,讓臨床醫療的高度專業融合在軟硬體的整合中,是 AIoT 精准醫療的經典應用案例。
智慧藥櫃提升用藥安全,大幅減少重大醫療疏失
WHO 最近把「Medication Without Harm」視為全球最重要議題推動,並在 2017 年德國波昂召開的會議中定下明確目標:5 年內降低 50% 的用藥傷害。臺灣的醫院一直落實「三讀五對 1」的給藥規範,以確保病患的用藥安全,但在繁忙的臨床作業中,醫師常因病情變化而調整用藥,若只以人力核對,很難完全落實用藥安全;而利用物聯網科技輔助用藥安全,為當前唯一的解方。
麻醉管制藥品監管是一家醫院最重要的藥品管理核心,如果出現任何差錯,常會演變成重大醫療疏失。此時,智慧藥櫃搖身一變成為最佳利器 。依照管制藥品領藥規定,必須同時兩人取藥,利用醫事人員卡和 3D 人臉辨識、再連動到院內值班系統,對於取藥身分做最嚴格的把關。根據不同醫院用藥習慣,彈性組合藥物放置空間;取藥時利用 AI 藥品影像辨識比對藥名與數量,確保正確的醫師調劑處方;最後再連動醫院藥劑部的藥品系統,時時盤點,確保全醫院的用藥情形安全無虞。
醫院另一個用藥安全的場域,是癌症化療藥劑的運送安全。醫院的化療藥物調劑室為受嚴格管制的特殊區域,因此通常設置在和一般病患施打藥劑地點一段距離以上的空間。利用 3D 圖資與內建 LiDA(認知架構)的運送機器人,可以安全且精確地在調劑室與護理站之間穿梭;調劑藥師通過 3D 人臉識別之後,將調劑好的化療藥劑鎖入內嵌 RFID 的感應門鎖;送達化療病房後,責任護理師經過 3D 臉部辨識認證後,取出藥物進行投藥。整個過程不但能避免因人力運送化療藥物可能發生的傾倒,以及化療藥劑領取時人員認證的管控風險,藥物取放時間點、即時位置與人員身分都即時連線院內系統,確保整個化療用藥流程的絕對安全與精准管理。
AI 、深度學習應用,有效協助降低用藥錯誤次數
臺灣在醫療健保普及的制度下,民眾用藥頻率極高,藥物事件造成的風險隨時都在發生。醫院藥物事件發生地點以藥局為主(36.2%),其次是一般病房(32.2%);醫院藥物事件發生階段以醫囑開立與輸入(54.9%)最多,其次為給藥階段(23%)、藥局調劑階段(20 %);從「醫囑開立與輸入階段」細項來看,以重複用藥(18.4%)最多,劑量錯誤(16.4 %)次之;而在藥局調劑錯誤階段細項中,則以藥名錯誤(44.9 %)最多,數量錯誤(20.8 %)次之;另外在給藥錯誤階段細項中,以劑量錯誤(22.5%)為最多,藥名錯誤(15.5%)次之。
為了降低用藥錯誤次數,利用 AI 人工智慧,串聯機率、藥品資料庫與深度學習,扮演藥品守門人,及時攔截不正確的藥物事件 。將 AI 應用於用藥辨識的方式相當多元,例如導入臺灣健保資料庫與大型醫院提供的電子病歷,實行無監督學習 2,讓 AI 學習醫師開立處方的行為,進一步判斷醫囑開立後是否有藥物名稱與該病症無任何關聯,進而發出系統警示;抑或將藥品辨識導入藥局調劑階段,利用 AI 藥物影像辨識技術快速識別從藥櫃中取出的藥物名稱、外型和數量,隨後從藥品資料庫帶出藥性、藥物副作用等相關資訊,使藥物調劑時更快辨認是否與處方籤相符,減少取藥錯誤。
無論是裸錠、鋁箔包裝、液裝或盒裝的 AI 藥物影像辨識,前提都需要教導 AI 進行幾何變換(geometric transformations): 包含放大、縮小、旋轉;顏色亮度、對比度、色調修正;圖像融合(image composite),拍攝影像與影像資料庫的加、減、組合、拼接;降噪(image denoising /noise reduction),影像上的雜訊來自硬體或環境光等因素,如果影像雜訊太多,將會影響邊緣檢測與影像分割的準確性,因此如何過濾影像上的雜訊並保留有效訊息就相當重要;邊緣檢測(edge detection)與影像分割(image segmentation)的配合,能將一張影像分割成多個不同區域並準確擷取局部特徵,讓 AI 進而認識藥物形狀、大小、顏色、文字、數量等特徵,最後根據前述擷取的影像資訊與藥品資料庫進行配對,即可精准告知使用者藥物名稱和相關資訊。
AI 藥物辨識技術大致可分成兩種:1:1 和 1:N,前者的應用多為醫療中心藥劑部調劑時,驗證管製藥或高貴藥的身分;後者則應用在預防取用多種藥品時的錯誤。以技術難度來看,1:N 的難度比 1:1 還要高,因為 1:N 的藥物辨識更容易受藥物類型、拍攝角度、拍攝方向、拍攝距離、環境光等因素影響辨識準確度。因此在現階段,藥物影像辨識技術與藥物辨識機構的配合度相當重要,產品設計者需針對不同類型藥物提供適合的辨識環境,以降低這些干擾因素。
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2020/09/11/future-hospital-ai/
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