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，確定最主要的外傷病因。（長庚醫院提供）

〔記者吳亮儀／台北報導〕一名工人在工地不甚從高處跌落，因右大腿骨折、血壓不穩，送醫已是半休克狀態；因遲遲找不到正確病因，只能做輸液和輸血治療。

林口長庚外傷急症外科醫師鄭啟桐說，後來調閱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，確定最主要的外傷病因。

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由於骨盆骨折出血會隨時致命，外傷團隊馬上安排後續檢查和血管攝影，找到出血點，即時止血，病患血壓馬上回穩。隔日接受大腿骨手術，於一週後平安出院。

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，確定最主要的外傷病因。（長庚醫院提供）

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，在臨床情境上使用相對有侷限，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。

他解釋，在臨床上發現骨盆X光片還可以看到很多不同的結構，如髖骨、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。

他指出，尤其骨盆骨折是外傷中最可能致命的傷害，在重大車禍或者嚴重外傷時會出現，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。

鄭啟桐指出，過去需要兩到三個不同的程式才能完成這項工作，長庚外傷團隊利用醫院自身龐大的外傷資料庫，收集過去十年高達五千張骨盆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。

長庚院方表示，由於此演算法突破了種種過去醫療AI無法達到的效果，打破過去AI的屏障，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醫師鄭啟桐說，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，確定最主要的外傷病因。（記者吳亮儀攝）

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