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)」。
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