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多重外傷隱形殺手 長庚研發AI揪骨盆骨折

2021-04-20 11:37聯合報 記者楊雅棠/台北即時報導

一位工地工人自高處跌落,右大腿骨骨折送到急診,血壓一直不穩定,卻找不到正確病因,只能進行輸液和輸血治療。轉到林口長庚,利用AI人工智慧輔助診斷後,發現除了左側股骨骨折外,還有左側恥骨骨盆骨折;找到出血點即時止血後,血壓馬上回穩,並於手術一周後平安出院。

林口長庚外傷急症外科主治醫師廖健宏表示,由於送到急診的外傷病人都很嚴重,多處出血,第一線醫師可能多會考慮到是其他臟器出血引發血壓過低,難以在第一時間考慮到是骨盆骨折所造成的大出血。

然而,骨盆骨折容易引發大量出血,若未及時判斷,持續出血死亡率高達三成,可說是多重外傷的隱形殺手。且有4%至9%的患者,在第一時間髖部骨折會被誤診,若誤診或延誤診斷,術後第一年患者死亡風險也會增為兩倍。

林口長庚外傷急症外科主治醫師鄭啟桐則表示,由於重大外傷病人到院的第一張X光片為骨盆X光片,若能透過AI輔助,便能快速判斷是否有骨盆骨折的風險。

因此,長庚外傷團隊利用醫院自身龐大的外傷資料庫,收集過去2008至2016年高達5204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,並利用熱點標示,精準指出病人受傷的位置。

鄭啟桐說,系統經過訓練後,目前準確度、敏感度以及特異性皆高達九成以上,並相較之前單純利用人工判讀,可減少誤診比率五成。目前長庚也已將此系統運用於該院2000多例的病患。

廖健宏表示,過去的AI演算法,多僅能單一部位的單一病灶進行分析判讀,相對侷限,而長庚的系統則突破過去限制,能同時辨識各種不同位置及不同類別的外傷型態。因此該團隊研究報告也登上自然(Nature)期刊2021年2月的子刊「自然通訊(Nature communications)」。

林口長庚外傷急症外科主治醫師廖健宏表示,過去的AI演算法,多僅能單一部位的單一病...
林口長庚外傷急症外科主治醫師廖健宏表示,過去的AI演算法,多僅能單一部位的單一病灶進行分析判讀,相對侷限。記者楊雅棠/攝影
林口長庚外傷急症外科主治醫師鄭啟桐表示,透過AI輔助,便能快速判斷是否有骨盆骨折...
林口長庚外傷急症外科主治醫師鄭啟桐表示,透過AI輔助,便能快速判斷是否有骨盆骨折的風險。記者楊雅棠/攝影

髖部骨折
外傷

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