工人半休克找无病因！长庚用AI秒抓「关键原因」多国医院抢取经
▲热点电脑视觉处理可迅速发现患者出血点。（图／记者赵于婷摄，下同）
为提升外伤急症医疗品质，林口长庚收集外伤资料库高达5000张骨盆X光片，设计出一套AI演算法，能判读发生骨折的可能部位，辅助第一线急诊医师诊断及掌握黄金治疗时机，平均准确度超过95%。由于此演算法突破过去医疗AI无法达到的效果，研究报告也登上自然（Nature）期刊2021年2月的子刊「自然通讯（Nature communications）」。
林口长庚外伤急症外科郑启桐医师进一步举例，一名工人自高处跌落，右大腿骨骨折，血压一直不稳定，外院找不到正确病因，只能进行输液和输血治疗，送到本院时，病患已呈半休克，进行评估时同步调阅外院X光片，并利用本院AI人工智慧辅助诊断，利用热点电脑视觉处理，发现病患除了左侧股骨骨折外，另有左侧耻骨骨盆骨折。
郑启桐说，由于骨盆骨折出血会随时致命，外伤团队马上安排后续检查和血管摄影，找到出血点，即时止血，病患血压马上回稳，隔日接受大腿骨手术，一周后平安出院。
▲林口长庚外伤急症团队利用AI演算法辨识各种不同位置外伤型态。（图／记者赵于婷摄）
林口长庚外伤急症外科廖健宏医师表示，很多患者送到医院时，通常都是多处出血，医师会急着先处理明显处，没办法马上去检查是否有骨折、出血等状况，而以往的AI演算法，大都是针对单一部位的单一病灶进行分析判读，在临床情境上使用，相对的有局限性，当多任务同时进行时，准确度就会下降，这也是目前AI还无法于临床普及的原因。
廖健宏解释，临床发现骨盆X光片还可以看到很多不同的结构，如髋骨、股骨、脊椎骨、坐骨、骨盆和许多不同的病灶，如果人工智慧只能认出髋骨骨折，对医疗上的帮助非常局限，尤其「骨盆骨折」是可能致命伤害，所以如何利用一张骨盆X光片，就可以诊断出各种不同伤害，在临床上帮助非常大。
郑启桐指出，过去需要2～3个不同程式才能完成这项工作，外伤团队利用医院自身庞大的外伤资料库，收集过去10年高达5000张骨盆X光片，设计出AI演算法，能同时辨识各种不同位置及不同类别的外伤型态，还能利用热点标示，精准指出病人受伤的位置，马上提供第一线医师参考。
根据卫福部统计，「事故伤害」高居我国十大死因第六位，每10万人口就有28.1人，经由这种人机合读机制，辅助医师快速精准诊治病人，大幅提升外伤的医疗品质，目前连美国史丹佛医院、约翰霍普金斯医院和新加坡樟宜医院等国际多家知名医院和外伤中心都已使用此演算法。