今(20)日，由林口長庚醫院外傷中心領銜美國馬里蘭州PAII實驗室，從5,000張骨盆X光片，訓練及設計出一套AI髖部骨盆骨折診斷演算法，輔助第一線急診醫師診斷，平均準確度超過95%。
 
相關研究今年2月不僅發表在《Nature communications》，連美國史丹佛醫院、波士頓醫院、約翰霍普金斯醫院和新加坡樟宜醫院等國際多家知名醫院和外傷中心都已使用此演算法。
 
長庚外傷團隊利用醫院自身龐大的外傷資料庫，收集過去十年高達5,000張骨盆X光片，訓練及新設計出AI演算法，能同時辨識各種不同位置及不同類別的外傷型態，還能利用熱點標示，精準指出病人受傷的位置。


演算法開發者，林口長庚外傷急症外科鄭啟桐醫師表示，以往的AI演算法，大都是針對單一部位的單一病灶進行分析判讀，在臨床情境上使用，相對的有侷限性，當多任務同時進行時，準確度就會下降，是目前AI還無法於臨床普及的原因。
 
根據衛福部統計，事故傷害高居我國十大死因第6位，每10萬人口就有28.1人。演算法共同開發者，林口長庚外傷急症外科廖健宏醫師表示，林口長庚為北區外傷重症中心，在忙亂不明的情境中和時間賽跑，降低延誤診斷或是錯失診斷的機率，正是AI可以協助之處。
 
廖健宏也表示，過去需要兩到三個不同的程式才能完成這項工作，現在透過這種人機合讀機制，輔助醫師快速精準診治病人，大幅提升外傷的醫療品質。

(報導/彭梓涵)