【本報台北訊】近年來急診醫療暴力頻傳，交大團隊結合表情辨識和人臉辨識，透過分辨表情，提醒醫護人員及早安撫或處理患者，還有黑名單警示功能，有助於減少醫療暴力。

台北醫學大學與美國麻省理工學院聯手舉辦「二○一七健康物聯網黑客松」，以醫療應用為主題，提供兩大醫療臨床數據資料庫，讓參賽者發揮創意，研發與醫療健康領域相關的創新應用，昨舉行頒獎典禮。由交通大學電機工程系團隊，研發可應用於醫療急診室的「影像式健康生理訊號量測與人工智慧表情辨識整合系統」，拿下第二名和最佳創意獎。

研究人員表示，急診醫療暴力主因是患者在等待的過程，有一些情緒累積，團隊建立表情辨識系統，區分為正常、開心、傷心、負面情緒等四種模式，透過哭泣、皺眉、驚嚇、生氣等不同表情了解患者的情緒，並即時傳訊通知醫護人員，透過安撫或及早處理，減少醫療急診暴力事件的發生。

除了表情辨識外，此一系統也結合性別辨識和心跳量測功能，且有別於許多人臉辨識系統必須正面才能辨識，團隊研發的系統採用多角度量測，即使側臉也能辨識。這個系統如果放置在入口處，還可以為到院的患者建檔，也有醫生建議可放在診間，避免看診時專注於患部，卻忽略患者表情。

系統還結合黑名單功能，例如過去曾有醫療暴力或有酒醉等情況的患者，只要透過人臉辨識發現有黑名單，就可及早通知醫院保全人員協助，避免第一線的醫護人員遭遇危險，希望有機會能讓此系統在醫療院所實際運用。