[爆卦] 醫檢師現況分享 https://disp.cc/b/163-dC2p 『小弟台北某醫學中心專職大夜醫檢師啦
看了板上很多討論
想跟大家分享最近的現況
在疫情爆發之前我們本院是沒有在做cov篩檢的
爆發後才緊急購置PCR快篩的機台要做速件
原本一個小時做6個發現檢體爆大量根本做不完才又擴充到一個小時9個
那這個篩檢是誰做呢?當然是原本線上負責其他檢驗的同仁吃下來
而且之後如果疫情更嚴峻的話可能要開始分組上AB班
我們已經用最低人力上班的大夜就再少一人
精簡再精簡但是可能檢驗量更大?
檢驗量能的部分我們醫院傳統的方法分院大概是4小時能做快300個檢驗
啊上面提到的快篩就一小時9個
大家在吵說為什麼不開放生技人員幫忙呢?
對這件事小弟的看法是覺得的確他們做PCR的技術是有的
但是醫檢師的價值大概就是如果出現一些檢驗結果的判斷與醫師的討論以及後續情況的處
理 並且每一份報告醫檢師都是需要負擔責任的
簡單講就是有照跟無照的差別吧
發出的每份報告都是賭上我們的執照
起碼我們也是通過國考不到一半的考照率出來的
一般人沒有辦法區別他到底是不是專業的
最簡單的方法就是看他有沒有國家認證的資格
而且現在人力部分有照的醫檢師執業率其實不到一半
可以仿效各地方政府徵招護理師跟醫師的方式進行
人絕對是夠用的
但是目前來看我們的設備就是那麼多
我們醫院目前也沒看到想要增加設備或人力的動作 反而是要減少人力?
不過也有可能是我層級太低不知道啦
全聯會也沒啥動作 工會人又少沒什麼聲音
本來就不被重視甚至知道的一群人
連疫情的時候也沒啥人在意
內部也不像藥師那樣團結
各種被花式攻擊 講好聽點大概就是默默做事
時候到了總會有人發現我們的好?
終於休假了落落長打了ptt第一篇發文抱怨一下
有什麼不順的地方請大家包也不是想要討拍還是啥的畢竟就是工作
只是遇到疫情關注度比平時更高一點想趁機讓大家認識一下
啊有問題可以提出來
小弟懂的就儘量解答 其他的就讓更資深的學長姐們補充吧 謝謝大家』
#強化三級警戒 #武漢肺炎 #新冠肺炎 #COVID19 #COVID2019
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過7,990的網紅大天使TV,也在其Youtube影片中提到,感謝參與上一次直播的大家 最後我給新人的第一個建議是: 職場不是來玩或是交朋友的地方 職場前輩們很同意 新鮮人們有點嚇到 還私訊我說 學姊!如果職場不是交朋友的地方 我要怎麼擴展人脈? 她好像很緊張 大家一起來幫幫她~ 也感謝在IG跟FB提供給我意見的大家~ 學習很多 非常感謝 00:00 前置作...
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PTT上有民眾爆料其母親可能遭受到醫院強迫及欺騙施打AZ疫苗!
這個完全是錯誤的訊息!請勿相信!
1. 衛福部4/21才開放民眾施打,爆料者的母親,竟然能夠在4/16就醫時,就「超前」施打?見鬼了!
2. 三個月後回診以抽血之名,再打第二劑?拜託你嘛幫幫忙,AZ是間隔8週施打的好嗎!8週和12週的差別,這是幼稚園的數學!
3. AZ疫苗是一瓶十人份,必須冷藏,管控嚴格,除了藥師和施打的護理師,就連醫師也碰不到疫苗。怎麼可能叫你媽自己去「領藥」?
這個已經是造謠,干擾防疫了!
請衛生福利部、衛生局開罰!
支持中榮和被指控的醫師提告!
以下轉貼台中榮總傅醫師的聲明
===
各位同道好:
關於ppt 上有醫美診所醫師指控榮總和本人「強迫讓病人施打AZ疫苗」一案,已經通報醫院處理,並採取法律行動。
本案已經已通報中榮公關室、法務專員尋求法律協助。
AZ疫苗施打要造冊、而且只有特定診間才能施打、民眾4/21才開放可以打。
散播不實謠言、影響政府防疫工作是違法行為。希望衛生局處理。 該名是醫美診所X醫師,自己是醫護人員,還散播這種不實謠言。實在可惡!!
以上聲明,感謝大家支持!
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AI人工智慧正在改變你我的醫療行為
2021-01-07 14:39 聯合新聞網 / 常春月刊
本文摘自《常春月刊》454期
文/鍾碧芳
近來,數位科技正逐步與醫療緊密結合,試圖將人工智慧的發展應用在醫療上,這在21世紀第二個十年當中是最被看重的一環;經過多年的應用測試下,如何透過人工智慧讓醫療變得更安全、錯誤更少、更精準,又能在最短時間內處理並解決病人的資訊,讓醫療效果更高、費用更低廉,是所有醫療領域最迫切得到的理想目標。
臺北醫學大學附設醫院(以下簡稱北醫)近年在院長陳瑞杰的領導下,積極導入智慧醫院,他認為在進行人工智慧前,全院數位化是必經過程。「這幾年北醫團隊在數位化的建置上已經趨於完整,無論從掛號、報到、繳費、加護病房,甚至到給藥系統等,都可見人工智慧(AI)的蹤跡,能提升整體醫療服務與照護品質。」
動脈取血栓,延長腦中風黃金救援時間
數據是人工智慧很重要的基礎,透過技術能達到過去做不到的部分,陳瑞杰舉北醫的急救為例,以前腦中風的患者必須要搶在6小時內注射靜脈血栓溶解劑;但在數位化後有了革新,現在可以擴大到在24小時動脈取栓治療,等於是用更科學的方法找到更好的治療成效。
北醫所運用的是以電腦斷層或核磁共振影像,加上電腦自動分析軟體(RAPID)來了解病患的腦中風狀態,依此得知患者腦內壞掉組織後的存活機率,如阻塞的範圍、大小等預測。這彌補了過去光靠時間來判定病患狀況,讓醫學治療的路徑產生改變,在北醫,這樣的案例已經執行了50多例,成效良好。
重症照護平台,提早預測敗血症機率
而由北醫自行研發的「TED- ICU AI重症照護平台」,則能自動蒐集、整合、分析重症病患的生理數據,讓醫師與護理人員能即時掌握各項病歷資訊,這不但能省去醫護人員填寫資料的時間,讓醫療團隊更有效率專注於照護工作,透過大數據的分析與AI演算模型平台的建立,還可計算病人得到敗血症的機率。
陳瑞杰表示,對於加護病房內常見的幻覺性疾病「譫妄症」,也能提出預測及解決方法,達到及早發現提早給藥,舒緩病患的不安,也能降低死亡率。
智慧藥盒,安心用藥零風險
當然,AI技術運用的範圍不只限於醫院端,於病人端同樣也能得到好處。陳瑞杰說,北醫於2018年底所引進的智慧藥盒,是專門為慢性病與長者量身打造,對慢性病患或長期獨居的長者,智慧藥盒能提供很大的幫助。
北醫的智慧藥盒系統能存放400種以上不同的藥物,各自有其專屬的RFID,當機器收到病患用藥資訊之後,會將正確藥品掉落在藥盒之中,再利用影像辨識系統,依據藥品的大小、形狀、色澤與反光度等資訊進行比對後再進行包裝,接著再由專任藥師進行複驗,可達分錯藥的零風險。
智慧藥櫃,提升藥品管理效率
此外,在醫療照護方面,北醫也打造了智能藥品庫存管理系統。陳瑞杰指出,目前北醫的智慧藥櫃與自動化藥局能夠清點全院的藥物,無論是加護病房或全院一般病房內,都全面建置智慧藥櫃(ADC),能依照醫囑與藥師覆核後,給藥時由護理師直接到病房藥櫃就能取藥。
這讓取藥變得更為精準,能減少人員的疏失,讓拿錯藥的機率降低為零,同時也因為將常用的藥物做了分類,清點藥物時,也能達到百分之百的準確,庫存可降到最低,不只精簡流程,也節省了每月的盤點人力。
數位治療需達到精準預防的效果
隨著大數據的整合日趨重要,過去許多疾病必須花時間找答案,現在已能透過數位治療加以實踐,就像過去認為高血壓的藥物必須一天照三餐吃,但經過資料收整研究後發現,一天吃一顆,效果一樣好,加上不會忘記,用藥順從度提高;但是每天一次是早上或晚上吃比較好,某些藥物如中風、血壓藥,若能放在晚上吃,不僅藥量可以減少,效果也比白天吃來得好。
陳瑞杰認為,雖然目前國內人工智慧仍處於研究與開發階段,醫院端運用最多的仍在於X光影像處理與加護病房等,但要真正達到精準醫療,進而提升到預防醫學上,仍必須要收集更多的資料。
比如預測癌症的發生,必須要思考病患的基因與環境表現,他形容這兩者就像命與運;醫院端需要靠病患提供生活端的資料,唯有收集的資料正確,才能得知藥物對病患的使用效果。
而這些都是數位化與人工智慧結合後,能看到對病患端的好處,當然在醫院端方面,也因為數位化後,不只醫療供給、醫療服務或治療上都會越來越精準,再往上提升,自然就能做到精準預防。
數位孿生概念,是智慧醫療的願景
不過陳瑞杰感嘆,目前雖然科技進步,但對於人工智慧所需要的數據端資料收集與應用上,仍有很長的路要走,不僅是法規、資安、隱私等問題都有待克服。到目前為止,人工智慧在智慧醫療的應用仍限於輔助工具,如何將醫界與病患的資料作串聯與系統性的應用,仍是最大的難題。
他提及,軟體工程師、PTT創辦人杜奕瑾董事長所推行的聯邦式學習,或許是很好的思考方向,不但能將去中心化的醫療資料與數據有效串連,也能給予醫療足夠的AI資料應用,同時又能保有醫院本體的資料自主性。
此外,他認為未來人工智慧結合智慧醫療的願景,應該會朝著「數位孿生」(digital twin)的概念走,白話一點說,就是能在茫茫人海中找到跟自己很像的孿生兄弟姊妹,幫助自己看到未來的樣貌,或疾病的過程,提供自己老年後的參考。但一切都必須有數據,累積的越多,自然就更準確。
未來,人工智慧與智慧醫療結合將有無限可能,不過陳瑞杰認為現階段最重要的是,如今北醫已經將手邊的資源做最大的利用,畢竟醫院的價值與品質同樣重要,而數位化、人工智慧都是工具,用來達成全人醫療為核心的目標,如何做到「視病猶己」才是目前最需要努力的方向。
資料來源:https://udn.com/news/story/7016/5155255?fbclid=IwAR2cH3OfnaDPpuR0Y43YltxyJNcPbAxKDbMdAwCBixIemq6FfbX8vGP89dw
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48:12 Peggie的大導師 Sean @the next level https://youtu.be/dLIv5vbm-Y0
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51:56 特斯拉專家Ken來支持了 @Chicken Genius Singapore https://www.youtube.com/channel/UC0OnreqP55xLpA6W5nzxb5Q/featured
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55:18 有個稱兄道弟的朋友,推薦他來工作鬧翻了
56:22 Peggie以前遇到好學姊的故事
57:28 你必須要很努力,才能看起來毫不費力
錯過上一次直播可以看這邊:
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底下已經幫大家分好時間軸囉~
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