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下面附上一則新聞讓大家了解時事
花10秒知道是否要回診！台大靠AI判讀術後傷口狀況…準確率達9成
為了追蹤術後傷口，及時偵測傷口異常狀況並更快提供建議，台灣大學與台大醫院共同開發「智慧術後傷口追蹤系統（AI-SWAS）」技術。（圖片來源／NjoyHarmony@pixabay）
「台大每天有這麼多台手術，之前觀察像闌尾炎的病人，回家後傷口到底有沒有感染，就在想如果增加頻率和方便性讓病患去檢視傷口，他們若出現問題就能很快解決、避免傷口惡化。」台大醫院整形外科主任戴志浩表示。
為了追蹤術後傷口，及時偵測傷口異常狀況並更快提供建議，3年前台灣大學與台大醫院共同開發「智慧術後傷口追蹤系統（AI-SWAS）」技術，建立人工智慧（AI）平台與手機App，希望利用人工智慧（AI）演算法，針對傷口進行分析，可以偵測術後傷口紅、腫、壞死及感染的狀況。
10秒判讀傷口復原狀況！病患看顏色就知是否要回診
戴志浩先解釋，傷口分急性和慢性，「開刀、手術的傷口屬於急性，1、2個月都沒有好的傷口就屬於慢性，通常術後一週如果感染，傷口就很容易惡化。」不過現在患者有機會不用再透過漫長的掛號、排隊、等回診，就能及時與醫師追蹤傷口復原狀況了！
戴志浩表示，智慧術後傷口追蹤系統（AI-SWAS）平台主要是利用人工智慧（AI）演算法，針對傷口進行分析，可以偵測術後傷口紅、腫、壞死及感染的狀況，只要花10秒鐘就能在手機上判讀傷口復原狀況，如有異常會進一步通知醫師，並請病患提早回診或是做後續治療。
AI-SWAS系統以不同顏色代表傷口不同狀態，「像是藍色就是傷口壞死、紅色就是傷口發紅、粉紅色代表傷口腫起來，黃色則是傷口感染，要趕快回醫院報到。」戴志浩也提到，目前AI-SWAS系統在傷口狀態（正常或不正常）的試驗中，得到90%的準確度，至於傷口症狀（腫、壞死、出血、膿）的實驗中，得到了91%的準確度。
台大醫院整形外科主任戴志浩（左） 表示，病患透過這個app得知傷口有異常後，能提早回診或是做後續治療。（攝影／陳稚華）
除了即時讓病患知道是否要回診，病人也獲得類似專家的第二意見，戴志浩指出，「對病人來說等於多一個人幫他看診，像有些病人手術後醫師可能擔心傷口會有問題，但他也無法叫病人每天回來看，透過這個平台也讓醫護人員以更便捷的方式進行遠端照護，節省病患往返與醫護工作量。」
目前這套系統主要在院內使用，但病人已可在家下載試用版本，戴志浩表示評估後續還須解決相關法律層面問題，未來才有機會廣泛運用。台大醫院也計劃在未來1年，將這套系統運用範圍擴大到各類傷口照護上。
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嚴打電單車 大多是外賣郎遭重罰
去年是紐約市長白思豪(Bill de Blasio)嚴打電單車的第一個完整年份，雖然他承諾罰單不會開給使用電單車的外賣郎，但紐約市警總局的數據顯示，大多數電單車違規罰單都落在了外賣郎身上、而非雇用他們的餐館；市議會則將於23日(周三)下午1時召開公聽會，就電單車和電動助力車合法化聽取更多意見。
根據市警的數據，去年共開出電單車罰單669張，行駛違章罰單1383張，同時沒收了910輛電單車，但罰單中僅有210張最後落在雇主頭上。
紐約市法律明確規定，雇主有義務承擔雇員收到的500元電單車罰款；且白思豪也在2017年10月宣布開始嚴打電單車時表示，執法行動不僅針對電單車騎士，也針對那些讓其雇員承擔罰款的雇主，目前裝有馬達的非法電單車絕大部分為外賣郎所用，而通勤客大多使用合法的人工助力電單車。
去年11月20日，市警曾出台備忘錄指導警員執法，然而從10月28日到12月31日，市警僅對雇主開出四張罰單，同期卻有79張罰單開給電單車騎士，同時沒收了近100輛電單車。
截止到目前，市府仍未提供有力證據，證明相比正常單車，電單車會導致更多交通事故發生；市長發言人斯坦(Seth Stein)此前在一份聲明中表示：「市長此前已明確表示，電單車執法應該針對商家、而非外賣郎，這才是市警執法的目標。」
與此同時，紐約州長葛謨(Andrew Cuomo)卻已把允許行政區將電單車和電動助力車合法化，納入2019年的行政預算案，稱這是為因應電單車與電動助力車使用愈來愈廣泛的趨勢，但恐與紐約市法律產生衝突。
市議員艾斯皮納(Rafael Espina)此前聯合多位市議員提案，要求將電單車和電動助力車合法化，他表示，州長此舉對他來說是個鼓勵，「紐約市外賣郎處境艱難，甚至連做日常工作都困難重重，州府就電單車態度的變化，對電單車支持者們是一個福音」。
城市環境心理學者Do Lee此前表示，2018年的電單車執法數據充分說明，紐約市仍在「迫害」以移民為主的外賣郎，而市議會提出把電單車合法化則有機會終結這種迫害，「同時將政策重點轉向如何讓外賣郎生活得更好、更安全」。
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