理大研人工智能工傷管理系統　大數據估算復康需時和賠償金額減爭拗

本港每年發生逾3萬宗職業傷亡個案，但現時工傷的處理程序有多個樽頸，令工友錯過治療和復工的半年黃金時間，亦令僱主、保險公司付出的賠償和醫療成本增加。

理大團隊以保險公司提供的逾9萬個工傷個案，開發了一套人工智能工傷管理系統，能以大數據分析個案，估算復工期及賠償金額，讓保險公司、僱主、醫護參考。系統正在試驗階段，預計明年可在保險業使用，幫助理賠。

理大康復治療科學系及電子計算學系的團隊在2018年獲創新及科技基金和商界資助約140萬元，開發智能工傷管理系統。統籌項目的康復治療科學系副教授鄭樹基表示，根據勞工處數字，本港每年發生逾3萬宗職業傷亡個案，當中10至12%個案需時逾半年，甚至2年才能康復復工。

他指，外國研究顯示，有50%僱員能在傷後半年重返工作，但傷後2年僱員僅剩10%機會重返工作，形容工傷後半年為黃金期。他續說，現時工傷處理程序有多個樽頸，如工友多數到公立醫院求診和治療，惟新症輪候時間達1年之久，醫生和治療師在判傷時須考慮僱員的勞動情況，而僱主讓僱員「試工」和復工也有資源和安排考慮，最終令到僱員延遲復工，間接也令到勞工保險索賠時有爭拗，僱主未來負擔的保險費增加。

▲ 輸入個案年齡、工作、受傷情況等資料後，系統能夠估算病假日數、賠償金額和傷殘率。（理大提供圖片）

他稱，公私營醫療未能互補和協調處理工傷，過程亦以醫療角度出發，即助受傷工友回復至正常能力，但未能以復工為本，助他們回復工作的能力。

團隊開發的系統正正希望利用大數據和人工智能，製作出預測模型，供保險公司、僱主、醫護各方作為參考。系統現集合了來自68間提供勞工保險的保險公司、逾9萬個工傷個案，只要輸入個案的年齡、薪金、行業工種、受傷情況等資料，就能夠估算出受傷僱員的傷殘程度、復工過程需時和賠償金額，亦能夠按照過往數據，為個案提供復康建議，例如提早進行物理治療就可減低多少病假日數及賠償，助工友提早復工。

他又指，勞工處與保險業界設有「自願復康計劃」，參與者可透過私營醫療和復康機構治療，盡快復工，系統有助保險業界尋找合適個案，在私營醫療復健，為當局透過私營醫療處理工傷的政策目標提供幫助。

鄭樹基說，系統在估算病假日數準確率有約6成，而估算傷殘率準確度則有7成，較保險公司人手估算準確。他補充，僱員最終復工日數受外部因素如僱主有否請人頂替崗位等影響，系統的目標是有一個較客觀的估算，作為參考，而非理賠的標準。

▲ 系統亦能夠估算個案的康復進度，提供物理治療時間建議，亦能估算加入不同治療後，賠償和復康日數的變化。（理大提供圖片）

系統會在未來半年進行試驗，已有6間保險公司參與，鄭又會與醫療界和病人組織溝通，期望明年可先將系統在保險業推出，幫助理賠。他亦打算開發以區塊鏈技術保障個人資料，以準備將系統普及，讓各方持分者都能夠在雲端使用，最理想為勞工處也能接納系統，而又能與醫管局醫健通聯通，但料需時數年才能實現。

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記者：徐紹軒