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理大研工傷管理系統 更準確預測病假日數

  為改善工傷處理程序,理工大學開發智能工傷管理系統(SWIM),收集九萬多宗涵蓋多個行業及工種的工傷個案,通過人工智能及機器學習技術,能更準確預測僱員的病假日數及復康進度。研究團隊期望,能協助僱員得到適切的醫療支援,目前正進行內部測試,預計明年供保險界使用,將來再開放給其他工傷持份者。
  勞工處數字顯示,每年有三萬多宗職業傷亡個案,在須請病假的個案中,一成多請假長達半年或以上。理大康復治療科學系副教授鄭樹基稱,現行的工傷處理程序存在缺陷,公私營醫護人員缺乏協調,或與僱主溝通不足,影響僱員康復。
  他與研究團隊從六十八家保險公司收集九萬多宗涵蓋十五個行業、四千七百個工種的工傷個案,以及聽取病人組織、工會等機構意見,採用人工智能及機器學習技術,建立了管理系統。只要輸入受傷僱員的年齡、行業及受傷部位等資料,系統會預測所需病假及永久傷殘程度等數據,亦會制定復康時間表,「若發現復康過程偏離進度,會自動以訊息通知醫護人員。」
  系統較以往的人手估算更精準,傷殘程度及病假日數的預測準確度,分別提高至約七成及六成。以真實個案為例,有清潔工因腳踝受傷而請了三百九十日病假,當初保險界預計是一百五十日,系統則計算為三百四十日,更貼近實際情況。鄭樹基期望,系統成為工傷資訊平台,「讓保險界及早識別高醫療成本及風險的僱員,協助他們獲得更合適的治療」,改善處理程序,並為勞工處提供參考資料。
  今次研究在前年展開,獲創新科技署創新及科技基金與保險界資助一百四十萬元,目前正進行內部測試。鄭樹基預期,系統明年正式讓保險界使用,或需數年才能融入醫療系統,又計畫加入區塊鏈技術,加強保障私隱。
  

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