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50歲壯漢工地意外找無出血點 AI輔助揪出骨盆骨折救命

2021-05-06 11:40

1名50多歲工地工人自高處跌落,右大腿骨骨折,血壓一直不穩定,找不到正確病因,只能進行輸液和輸血治療,轉至大醫院檢查,外傷科醫師進行評估時,同步調閱外院X光片,並利用AI人工智慧輔助診斷,利用熱點電腦視覺處理,發現病患除了有左側股骨骨折外,另有左側恥骨骨盆骨折。

1名50多歲工地工人自高處跌落,右大腿骨骨折,血壓一直不穩定,找不到正確病因,只能進行輸液和輸血治療,轉至大醫院檢查,外傷科醫師進行評估時,同步調閱外院X光片,並利用AI人工智慧輔助診斷,利用熱點電腦視覺處理,發現病患除了有左側股骨骨折外,另有左側恥骨骨盆骨折。


林口長庚外傷急症外科主治醫師鄭啟桐表示,骨盆骨折出血若超過4,000c.c.以上死亡風險非常高,如果未能即時止血隨時可能會致命,外傷團隊馬上安排後續檢查和血管攝影,找到出血點,當時個案已失血2,000c.c.,利用血栓技術即時止血,血壓馬上回穩,隔日接受大腿骨手術,1周就平安出院。


林口長庚外傷急症外科主治醫師廖健宏解釋,以往AI演算法,多針對單一部位的單一病灶分析判讀,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,這也是目前AI還無法於臨床普及的原因,但骨盆X光片還可以看到很多不同的結構,AI只能認出髖骨骨折,對醫療幫助非常有限。


廖健宏強調,此次個案利用醫院自身龐大的外傷資料庫,收集過去10年高達5千張骨盆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,呈現給第一線醫師參考,輔助醫師快速精準診治病人,大幅提升外傷的醫療品質。


鄭啟桐強調,治療個案利用大量骨盆X光片,配合嶄新的AI演算法,掌握黃金治療時機,嶄新的AI演算法,能判讀發生骨折的可能部位,加上不斷增加數據累積,能夠讓AI判斷不斷學習更加精準,臨床上24小時都能夠協助醫師判斷病情,研發成果登上2021年2月的子刊《自然通訊》(Nature communications)。


根據衛福部統計,事故傷害高居台灣10大死因第6位,每10萬人口就有28.1人;廖健宏醫師表示,醫院外傷重症中心經常必須要與時間賽跑,忙亂不明處境,將低誤診或措施診斷機率,AI能快速協助診斷角色也就越來越重要,尤其診斷多重外傷及生命徵象不穩定傷患。

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