理大AI估算工傷病假復康進程 準過人手

受傷僱員需於「智能工傷管理系統」（SWIM）輸入工資、工傷部位及原因等，SWIM會估計僱員重返工作崗位進度及賠償金額等（圖）。理大康復治療科學系副教授鄭樹基說，保險公司將率先試用SWIM，望未來SWIM亦可獲勞工處及醫院管理局採用。（蕭愷情攝）

【明報專訊】本港每年有約3萬多宗職業傷亡個案，受傷僱員除承受身體痛楚，亦擔心復工無期導致收入減少。理大研發「智能工傷管理系統」(SWIM)，集合及分析約9萬多宗工傷個案真實數據，從而推算其他受傷僱員病假天數、復康進程等，讓他們有所預算。系統亦供僱主、保險公司及醫療人員參考，改善處理工傷程序。

傷後半年「黃金期」 過後僅半數可復工

理大康復治療科學系、電子計算學系組成的研究團隊，早前獲創新科技署創新及科技基金和業界伙伴資助約140萬元，從2019年6月起研發SWIM。康復治療科學系副教授鄭樹基說，傷後半年是「復工黃金期」，若傷後半年未能復工，可重返工作崗位的僱員只有五成，不少受傷僱員傷後因復工無期感不安，加上目前醫療服務亦非以復工為本，僱主亦未必了解受傷僱員復工後合適的工作。

分析9萬個案 供僱主保險醫護參考

研究團隊於過去一年半蒐集了來自68間保險公司、合共約9萬多個工傷個案，SWIM透過個案的工資、工傷部位、原因、醫療評估及安排，以及最終復康程度及工作能力等數據，經過「機器學習」(machine learning)，預測該名僱員的病假天數及重返工作崗位進度等結果，並就個案不同復康階段提供服務建議。

鄭樹基說，SWIM預測的病假天數及傷殘程度的準確度分別達60%及70%，比傳統人手估算更準確。但鄭強調，SWIM預測的結果並非要定下一個指標，希望SWIM可從科學角度提供參考點，助有關持份者掌握更全面資訊，減少爭拗。他說未來半年將試行系統，並透露已有6間保險公司希望採用SWIM，料明年可於保險界推行。

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