匯流新聞網記者陳鈞凱/台北報導
骨折是外傷大事，又以可能引發出血、隨時會致命的骨盆骨折最要命，但光透過醫師肉眼審視X光片，最高仍有接近1成的髖部骨折患者可能會被誤診，因為骨折太過細微而被「漏」看，導致死亡風險飆升為2倍，林口長庚今（20）日發表最新研究成果，就設計出新的AI演算法，能輔助第一線急診醫師診斷，平均準確度超過95%。
這一套醫療AI，是林口長庚收集外傷資料庫高達5千張的骨盆X光片，設計出的新AI演算法，能判讀發生骨折的可能部位，輔助診斷及掌握黃金治療時機。目前連美國史丹佛醫院、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亦都已使用此演算法驗證。
林口長庚外傷急症外科醫師鄭啟桐表示，臨床統計，有4到9%髖部骨折患者可能會被誤診，影響在於，第一時間被誤診的髖部骨折術後一年的死亡風險為2倍；且骨盆髖部骨折而大量出血不穩定患者的死亡率更高達3成，讓誤判成為年輕醫師的龐大壓力。
林口長庚研究團隊設計的演算法則突破了種種過去醫療AI無法達到的效果，研究報告更因此登上自然（Nature）期刊2021年2月的子刊「自然通訊（Nature communications）」，在世界展現台灣在醫療人工智慧的強大實力。
林口長庚就收治一名工地工人自高處跌落，右大腿骨骨折，血壓一直不穩定，在其他醫院找不到正確病因，只能不停輸液和輸血治療，轉送到林口長庚時已呈半休克狀態，就靠著同步調閱其他醫院拍的X光片，再利用AI輔助診斷，利用熱點電腦視覺處理，這才發現除了有左側股骨骨折外，其實左側恥骨骨盆骨折在出血，找到出血點後，即時止血，血壓馬上回穩。
林口長庚外傷急症外科醫師廖健宏表示，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，臨床使用上相對有侷限性，尤其像骨盆X光片可以看到包括髖骨、股骨、脊椎骨、坐骨、骨盆和許多不同的病灶，如果人工智慧只能認出髖骨骨折，對於醫療上的幫助非常侷限。
廖健宏指出，骨盆骨折是外傷中最可能致命的傷害，常發生在重大車禍或者嚴重外傷時，所以如何利用一張骨盆X光片，就可以診斷出各種不同傷害，是臨床上最希望達到的理想。長庚外傷團隊就是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，精準指出懷疑病人受傷的位置，給第一線醫師參考。
林口長庚研究團隊指出，目前該套AI演算法已經在長庚體系內以研究計畫方式運用於臨床，更獲得美國史丹佛醫院、約翰霍普金斯醫院和新加坡樟宜醫院的跨海合作，驗證其準確率，並已經向國內食藥署申請藥證當中。
照片來源：CNEWS資料照/記者陳鈞凱攝、長庚醫院提供
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