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下面附上一則新聞讓大家了解時事
孕婦遭歧視？試用期4個月未過遭解雇 法院：解聘有理
高雄市一名黃姓女子在懷孕2個月後，進入一間公司擔任計畫部專員，沒想到期間突然早產，導致得剖腹生產，女兒在出生後沒多久就夭折。她回到公司繼續任職，沒多久被通知未過考核遭解雇，她認為是公司歧視孕婦憤而提告。但法院審理後發現，黃女在任職期間時常「下錯單」，造成公司損失和困擾，認為解聘有理駁回告訴。法院判決指出，黃女在2016年底到該間公司任職，當時已懷有2個月身孕，工作內容主要是負責與蘇州廠區的接洽下單業務。原本試用期3個月，在公司同意下再延長1個月；不料某天下班後，返家途中黃女突然感到身體不適，前往醫院檢查後診斷是「子宮癲癇症前兆」。事後黃女向公司請假住院1星期，期間胎兒突然心跳急遽下降，院方緊急開刀剖腹取出。不料女嬰出生後並未脫離險境，搶救1天後不幸夭折。黃女之後回到公司上班，被依「不能勝任工作」為由遭到解雇。黃女向法院提告，指控任職4個月期間，不但常被公司要求加班，平均工作時數是12小時，公司更不准報加班，自己並未領到任何加班費；黃女更指控，主管曾當著她的面酸言酸語，還說「雇用孕婦是公司決定，不是我的團購熱門產品活動產品意願」，還增加團隊和整個公司的困擾，因此向法院請求雇傭關係存在，公司得按月支付她薪水到復職。橋頭地院審理後，卻發現黃女在試用期間，時常把散料、套裝和尺寸等數字搞混，造成訂單錯誤，得靠同事後面補救，認定是重大疏失；另主管認為黃女是「工作態度消極，根本無心工作」，公司人資也考量她懷孕，增加1個月試用期觀察，不料情況仍未好轉，因此認定公司終止勞動契約有理，也無須賠償任何金額。
當AI結合醫療 及時發現提升預後
【健康醫療網／記者蔡岳宏報導】臺北醫學大學附設醫院與台灣人工智慧實驗室日前舉辦合作儀式，由北醫附醫陳瑞杰院長與台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾簽署協議，展開為期5年的跨界合作，攜手打造AI醫療創新醫院。
首波合作鎖定「TED-ICU智能重症照護系統」，藉由人工智慧運用於臨床醫療資料，盼能將預測敗血症的時間由目前平均4小時縮短至即時預警，提升敗血症病患的存活率。
人工智慧結合醫療 及早發現預後佳
雙方合作將由北醫附醫提供專家標注的臨床資料，與臺灣人工智慧實驗室共同探討並開發人工智慧算法與系統，並將研究成果建置於醫院臨床系統，包括TED-ICU智能重症照護系統及住院病人狀態評估系統為首波重點。透過人工智慧在臨床醫療的運用，發展更即時、準確的醫療輔助與預測系統。
北醫附醫陳瑞杰院長表示，加護病房病患病情瞬息萬變，其中，敗血症是重症醫療很重要且致命的疾病(全球發生率每10萬人437名)，且在美國有高達三分之一的死亡率。目前篩檢敗血症的方式如SOFA、SIRS、MEWS都有其限制，若能及早發現給予抗生素等治療，可有效提升病患的預後。
精準預測4小時後敗血病 AI挑戰及時預警
北醫附醫去年於加護病房全面導入「TED-ICU智能重症照護系統」，自動完成病患的生理資訊整合、計算與紀錄，並據此預測敗血症發生率。醫護團隊利用時序性的生命徵象以及病患背景資料，可預測病患4小時後敗血症風險，比傳統篩檢方法有效。
台灣人工智慧實驗室盼能更進一步運用「TED-ICU智能重症照護系統」資料，針對病患當下狀況預測其敗血症可能性，更早發揮預警功能，讓醫護團隊在最短時間內做出正確處置，提升醫療照護品質。
大數據分析跌倒原因 助護理人員照護
除了生理資訊判別外，預防病患跌倒更是照護的重要課題。為降低病患跌倒的機率，台灣人工智慧實驗室將運用機器學習過往跌倒的病患記錄，預測跌倒高風險族群，並進一步判別病患跌倒的原因，盼能於用藥與照護上提供護理人員參考與協助。
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