市議員李順進 轉傳 [110/06/23 ~ 06/24] 衛生福利部 及 高雄市政府 要點公告
●環安、治安、交安、工安、婦幼安 代言人！

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[110/06/24] 衛生福利部 民眾使用COVID-19家用快篩試劑流程與注意事項
https://www.facebook.com/mohw.gov.tw/posts/1915637395269336

#衛福編編報報 發文時間：2021.6.24
●記者會影片：https://youtu.be/GLWFQub3yCg
●記者會影片-即時字幕：https://youtu.be/RECFjApzCCI
●記者會客語口譯直播：https://youtu.be/MRhYp5qHGkg
(週一至週五直播將於14:40進入重點整理，不會全程直播記者會)

●衛生福利部 LINE@：https://lin.ee/24imWWE
●衛生福利部 Twitter：https://twitter.com/MOHW_Taiwan

●中央流行疫情指揮中心今(24)日表示，「民眾使用COVID-19家用快篩試劑指引」已於6月19日公布(詳如新聞稿附件)。為利民眾居家正確自行檢測，指揮中心再次提醒民眾使用家用快篩試劑相關流程與注意事項。
●指揮中心指出，COVID-19家用快篩試劑可由醫療器材販賣業者、藥粧店、醫療器材行、便利商店等或藥局販售，民眾購買時，請確認產品名稱是否有「家用」、包裝是否刊載「防疫專案核准製造第XXXXXXXXXX號」或「防疫專案核准輸入第XXXXXXXXXX號」等字樣(已核准之家用快篩試劑名單可至 衛生福利部 食品藥物管理署[下稱食藥署]網站確認)、產品效期是否在有效期間或保存期限內，並依使用說明書或操作影片進行採檢及操作。對使用家用快篩試劑有任何疑問，可洽詢販售該產品之醫療器材商或藥局，或逕洽詢試劑廠商。
●指揮中心說明，居家隔離或居家檢疫者如測出結果為陽性時，請立即與當地衛生局聯繫，或撥打1922，依指示方式處理；非居家隔離且非居家檢疫者測出結果為陽性時，請戴好口罩，勿搭乘大眾運輸工具，儘速至鄰近的社區採檢院所進一步檢測，並將使用過之採檢器材用塑膠袋密封包好，一併攜帶至社區採檢院所，交予院所人員。當測出結果為陰性時，仍請遵循指揮中心的防疫規範，做好個人防護，持續自我健康管理，採檢完之家用快篩試劑及試劑棒勿任意棄置，請以塑膠袋密封包好，以一般垃圾處理。
●指揮中心提醒，若民眾已出現嚴重特殊傳染性肺炎相關症狀，不宜使用COVID-19家用快篩試劑自行在家檢測，應佩戴醫用口罩，儘速前往醫療院所就醫，且前往就醫時勿搭乘大眾運輸工具。另外，提醒居家快篩試劑測試結果可能出現偽陰性或偽陽性，仍需經認可實驗室所進行的「核酸檢測」作為診斷COVID-19感染之依據。COVID-19家用快篩試劑產品核准名單、說明書及操作影片均可至食藥署網站(http://www.fda.gov.tw)之業務專區>醫療器材>COVID-19防疫醫材專區>家用新型冠狀病毒檢驗試劑專區查詢。

#防疫最前線 #謝謝辛苦的檢疫人員
#謝謝臺灣醫護人員 #謝謝所有第一線人員 #臺灣加油
#2019nCoV
#嚴重特殊傳染性肺炎
#COVID19
#MOHW_Taiwan
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[110/06/24] 衛生福利部 指揮中心與相關單位持續精進「市場專案」相關措施，達到社區清零目的
https://www.facebook.com/mohw.gov.tw/posts/1915636365269439

#衛福編編報報發文時間：2021.6.24
●記者會影片：https://youtu.be/GLWFQub3yCg
●記者會影片-即時字幕：https://youtu.be/RECFjApzCCI
●記者會客語口譯直播：https://youtu.be/MRhYp5qHGkg
(週一至週五直播將於14:40進入重點整理，不會全程直播記者會)

●衛生福利部 LINE@：https://lin.ee/24imWWE
●衛生福利部 Twitter：https://twitter.com/MOHW_Taiwan

●中央流行疫情指揮中心今(24)日表示，為精進臺北農產運銷公司COVID-19群聚感染事件相關防疫作為，於昨(23)日晚間再次召開會議，與農委會、雙北市政府、雙北農產/果菜運銷公司進行專業溝通及討論「市場專案」各項細節，並於會中達成三點共識如下：
一、自6月24日零時起，雙北批發市場所有從業人員未持有陰性檢驗證明者不得進場，請雙北市協調警力於現場維持秩序；另亦設置快篩站至6月24日零時，提供尚未篩檢者快篩服務。
二、落實疫調、找出熱區：指揮中心將蒐集本案相關疫調資訊，並與雙北市政府、臺北農產運銷股份有限公司及新北市果菜運銷股份有限公司建立疫調資料交流機制，儘速釐清造成此波感染事件之問題及劃分疫情熱區，以利批發市場、零批市場及周遭傳統市場執行後續防疫因應作為。
三、考量多有跨縣市至雙北批發市場之工作者，為即時發覺潛在個案，有效阻斷傳播鏈，確診個案由居住地縣市進行精準疫調及接觸者匡列作業，其中職場接觸者匡列由職場所在縣市進行。另疾管署將成立平台協助各地方政府整合資訊，讓疫調更加完整。

●指揮中心進一步說明，考量快篩或PCR檢驗陰性僅代表個案現階段不具病毒傳播力，雙北批發市場所有從業人員亦應持續落實動線分流、人員降載等相關防疫措施，減少傳播風險；另請臺北農產運銷股份有限公司、新北市果菜運銷股份有限公司針對從業人員進行健康監測，以及早掌握可能個案，並及時進行各項防治措施。
●指揮中心強調，本專案結束後，將持續設置篩檢站三週，提供周邊攤商及社區民眾就近篩檢，達到社區清零目的。
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[110/06/24] 衛生福利部 真相說明：食藥署澄清，媒體報導EUA審查委員遭撤換一事與事實不符
https://www.mohw.gov.tw/cp-4343-61616-1.html

針對媒體所報導EUA審查委員遭撤換一事，與事實不符，食藥署澄清如下：

食藥署所召開疫苗專家會議，均依當次討論議題之專業邀請相關領域學者專家參與，並一併考量利益迴避事項，是以無所謂固定名單，或撤換不同立場委員之情事。

媒體所報導之兩場專家會議均在討論國產疫苗療效評估方法，討論是否以免疫橋接原則以應用於新冠疫苗申請EUA之審查。110年5月6日第一次召開會議，係為廣納專家意見，邀請實際參與新冠疫苗臨床試驗之專家；而110年5月28日第二次會議，則為進一步作細節討論並擬定審查基準，故未再邀請已知參與疫苗臨床試驗之專家，另外，考量議題涉及統計專業，則額外邀請統計領域專家參與。

專家會議的意見，作為食藥署決策參考依據，但與「審查會議」不同，此為誤解。媒體所報導相關內容與事實不符，且顯有刻意誤導之虞，特此澄清。
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[110/06/2４] 衛生福利部 保健闢謠：味精會致癌嗎?
https://www.hpa.gov.tw/Pages/Detail.aspx?nodeid=127&pid=14057

目前沒有研究證據指出味精會致癌。

依據世界衛生組織國際癌症研究機構(IARC)針對致癌物的分類清單，味精的主成分麩胺酸鈉(monosodiumglutamate,MSG)並未被列入於清單當中。另外，美國食品藥物管理署(FDA)也指出，食品中添加味精被認定是安全的，因此目前並未證實使用味精會有致癌的風險。

但味精中含有鈉，如果攝取過多，會增加腎臟負擔及引起高血壓等風險，建議使用上應適量，另外可參考國民健康署公布的「我的餐盤」，均衡攝取各種營養素，配合口訣，更能達到健康的飲食喔。

資料來源：
1.https://monographs.iarc.fr/list-of-classifications
2.https://www.fda.gov/food/food-additives-petitions/questions-and-answers-monosodium-glutamate-msg
3.https://www.jah.org.tw/form/index-1.asp?m=3&m1=8&m2=366&gp=361&id=575
4.https://www.hpa.gov.tw/Pages/EBook.aspx?nodeid=3821
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[110/06/24] 高雄市政府 0624高雄市新增本土確診個案+6
https://www.facebook.com/bravo.Kaohsiung/posts/4260156447379286

●今日新增個案均屬仁武區群聚衍生案：案14415、14416、14411、14490、14414、14491。含足跡英文版
●高雄市政府 已全面消毒，請市民朋友們安心

●市府官網查詢 https://bit.ly/3vMIXV2
●回顧本市確診個案足跡 https://reurl.cc/eEdVOx

●高雄市即日起試辦診所接種COVID-19疫苗服務，接種對象為：
○75歲以上長輩
○4/12～5/9前已接種第一劑者，且滿10-12週要打第二劑的對象

●請民眾務必先行預約，再依時間前往接種 https://bit.ly/3vKIl25
●高雄市6/26(六)起提供孕婦接種疫苗服務 https://bit.ly/3qoFU4s
●COVID-19疫苗接種注意事項 https://reurl.cc/R0zxYG

●曾出入相關場所民眾請進行自我健康監測，若出現 #發燒、 #上呼吸道、 #腹瀉、 #嗅味覺異常等症狀，應佩戴醫用口罩，儘速至就近指定社區採檢院所就醫，不得搭乘大眾運輸。
●就醫時請主動告知接觸史、旅遊史、職業暴露、周遭其他人是否有類似症狀等。
●提醒曾經於附表中時間地點活動的民眾，請進行自我健康監測，如有出現相關症狀請撥打1922、或者 #衛生局防疫專線07-7230250
●大雨過後要注意環境衛生，防止登革熱發生，請民眾不要忘記巡倒清刷，將家中容器清理乾淨，共同維護生活環境清潔。
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[110/06/23] 高雄市政府 高雄就是要 #高規格精準防疫，全力守護社區安全！
https://www.facebook.com/bravo.Kaohsiung/posts/4258197310908533

●疫調｜匡列｜隔離｜三級警戒維持至7月12日
●請務必持續遵守相關防疫措施，出門全程戴口罩、勤洗手、保持社交距離 https://bit.ly/3qmDEud

●今天高雄市本土確診個案+9
●經疫調結果分析，可分為：
○1.感染源頭為新北恩主公醫院群聚事件之家庭群聚
○2.頻繁於新北傳統市場移動之案14302及其友人 均已找出感染源並加速匡列相關人員。

●0623確診個案足跡詳見 https://bit.ly/2SlntB3
●市府官網 https://bit.ly/3zS2dDZ
●回顧本市確診個案足跡 https://bit.ly/3fpUYte

●首波COVID-19疫苗合約診所名單及適用接種對象 https://bit.ly/3zPZRp3
●6/24社區長輩疫苗接種站 https://bit.ly/3d5lic0
●孕婦疫苗專診醫院 https://bit.ly/3xYUQZJ
(免費計程車接送請洽各區公所)

●棧貳庫營業時間調整 https://reurl.cc/mLd05Y #棧貳庫KW2
●新聞稿：北部醫院群聚感染延燒高雄陳其邁：疫調、匡列、隔離最重要 https://bit.ly/3j35SbR
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[110/06/23] 高雄市政府 工廠校正7月1日開跑 網路申報防疫又快速
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx?n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=D1293BA77A4DE7B5

為落實工廠管理並瞭解營運狀況， 高雄市政府 將配合經濟部於7月1日至8月10日期間，針對去年底前取得工廠登記的7,673家營運中工廠展開校正及營運調查作業。高雄市經發局指出，為配合防疫，今年維持通信調查為主方式辦理，包含電話、傳真、郵寄調查表及網路申報等方式，籲業者踴躍利用網路申報，防疫又快速。

高雄市經發局表示，高雄市工廠主要以金屬製品製造業與機械設備製造業為大宗，而工廠校正及營運調查乃為各級政府擬訂產業發展政策的依據，去年校正家數共7,622家，採用網路填報比例高達86.74%。目前全台疫情相對嚴峻，盼業者多多利用網路申報，降低接觸感染風險。

經發局強調，受查工廠財務資料絕對保密，且絕不作為課稅的依據，請業者務必配合據實填報109年度營業收支、產銷存量值、當年增購固定資產、技術交易、研究發展經費及智慧製造等數據，成果除將用於製作工廠名錄、協助企業拓展業務外，亦將彙整至經濟部統計處網站「經濟地理資訊系統」，供查詢各地區產業統計資訊、重點聚落分布及空間特性等，助攻投資企業掌握市場脈動。

109年工廠校正及營運調查填報網址為：https://dmz26.moea.gov.tw/IPCWEB/，業者填報如有疑問，歡迎電洽工業輔導科呂小姐07-3368333轉分機2162諮詢。
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#高雄 #議員 #李順進 #環安 #治安 #交安 #工安 #婦幼安 #代言人 #轉傳 #衛生福利部 #高雄市政府 #公告

【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/