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    理大研智能工傷管理系統 助評估病假及傷殘程度

    理大研智能工傷管理系統 助評估病假及傷殘程度

    理大研智能工傷管理系統 助評估病假及傷殘程度
    理大研智能工傷管理系統 助評估病假及傷殘程度

    上班族遇上工傷,除要承受身體傷痛和精神困擾,更擔心意外對身體長遠影響,對勞資雙方構成經濟壓力。理工大學團隊研發出一套智能工傷管理系統(SWIM),只要輸入簡單數據資料,便能估算出所需病假、復工日期及傷殘程度等結果,部分準確率更達七成,料可讓僱傭雙方、醫護人員和保險公司更容易掌握受傷員工的復康和復工進程。
     

    SWIM系統由理大康復治療科學系及電子計算學系組成的研究團隊共同研發,系統利用大數據和人工智能,預測受傷僱員的復康過程,使用者只要輸入基本個人資料如年齡、職位、薪金、受傷原因、傷患部位和情況等,系統便會計算出所需病假天數和傷殘程度等資料。團隊分享一宗個案指,一位腳踝扭傷的清潔工在傳統評估下被推斷需休息150日,傷殘程度為1.5%,最後實際病假為390日,傷殘程度為1%,而SWIM系統則預計到其病假天數為340天,傷殘程度為0.9%,反映系統預測的結果比傳統評估更貼近實際情況。

    理大研智能工傷管理系統 助評估病假及傷殘程度
    理大研智能工傷管理系統 助評估病假及傷殘程度

    理大康復治療科學系副教授鄭樹基(圖)指,系統預測所需病假日數和傷殘程度的準確率分別為60%和70%,他認為系統可為各持份者提供更全面資料,改善復工進展,保險業亦能利用此系統,為各行各業提供更精准的評估,加強勞資雙方的保障。他指短期內希望系統獲保險業界採用,未來數年亦希望推廣至醫管局和其他私營醫療機構。

    智能工傷管理系統(SWIM)獲創新科技署創新及科技基金資助約140萬元研發,項目於2019年6月展開,至今已收集來自68間保險公司、逾9萬宗工傷個案的數據,涵蓋15類工種,包括服務業及建造業等,最快下月底有6間保險公司將試用該系統半年,待收集更多新個案數據作分析後,團隊預料明年正式推出市場。

    資料來源:AM730

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