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30秒快篩銀髮常見髖骨骨折 長庚AI系統完善遠距醫療生態

鄭啟桐(左起)、廖健宏、何宗穎一致認為,科技輔助醫療除了是趨勢與提高效率的方法以外,瞭解醫療流程也將是應用的核心。蔡騰輝攝

林口長庚醫院外傷科團隊開發出以深度學習AI自動偵測患者髖部骨折系統,此研究成果已被頂級放射學期刊(European Radiology)接受刊登。除了系統準確度(accuracy)已達96%,敏感性(sensitivity)也達98%,長庚外傷急診外科副教授廖健宏說,這不僅可協助第一線臨床醫師快速判斷,容易發生在長者身上的髖骨骨折狀況,同時也能夠完善遠距醫療快篩生態。

不斷學習與進步的醫療人工智慧

在髖骨骨折判讀人工智慧系統應用面上,廖健宏認為還是要端看臨床醫師的醫事流程,以及現場的配套狀況,才能提高導入的使用便利性。不過,他也提到目前全球放射醫師在醫學影像判斷的平均準確度為90%、平均敏感度則為85%。以此觀之,此系統能夠在像是醫療人力不足地區或是偏鄉衛生所等地,提供更加穩定且完整的醫學輔助功效。

藉由4,000多張影像訓練而成的AI系統,2019年3月14日起,已在高雄長庚、林口長庚、台北長庚急診導入使用。加總3院的急診醫師,已經使用超過300多次,目前30秒之內就可以有結果。

林口長庚醫院核子醫學科醫師何宗穎則說,獲得peer review審查方式的頂級期刊認證,也代表長庚醫學科技的進展除了有國際級的專業認證以外,同時台灣的醫學技術實力已受到各國的關注,也大大提升醫療的全人價值。

解決問題:快篩與補足跨科專業

大小醫院的醫療設備資源不同。偏鄉與小醫院可能只有X光設備,沒有CT與MRI的設備,也因此以往在偏鄉或是一般小醫院急診若是沒有放射專科醫師協助判讀,以及當下的X光影像無法提供急診醫師足夠的數據判斷,就必須再照CT與MRI,或是進一步請骨科醫師協助判別,然而這都需要大醫院才比較負擔得起的價格較高的醫學設備與不少檢驗時間。長庚外傷急症外科醫師鄭啟桐表示,在沒有辦法照CT與MRI的偏鄉與小醫院,遇到這樣的情況,就得轉診城市大醫院,但黃金診治時間也跟著流逝。

現在有了這套系統,偏鄉與醫療資源較不足夠的地方,就可在雲端快速檢測,是否有重大疾病,先把病情較嚴重的狀況篩檢出來,如果需要轉診,也能搶在黃金治療時間內,快送大醫院。對於國外的「醫療影像人工智慧快篩系統」的應用與概念,鄭啟桐說,由於中國大陸的肺癌CT有許多公開數據集可以訓練人工智慧,也因為這樣,肺癌影像人工智慧分析已經相當普遍,這都可以當成病情檢傷分類直覺且正確度高的應用。

AI醫療影像導入應用流程

廖健宏說,原先的急診影像應用流程是,病患先照X光後,透過醫學影像存檔與通訊系統(Picture archiving and communication system;PACS)將影像傳給醫師,醫師診斷給予治療。

導入髖骨骨折的流程為,病患照X光,與原先流程一樣,PACS將影像傳回來,但同時間,影像也會同步輸入AI系統,在30秒內進行診斷。醫師診斷後能再與AI系統產出的報告比對,再次提升診斷正確性。

醫療人工智慧可以大大提升醫師的效率與診斷正確性,不過AI如何運用,廖健宏認為,在各醫學場域當中,如何順應既有醫療流程的整合將是關鍵。比方說,不干擾醫師原有流程,但AI又可以分攤醫師重複性的工作,就會比較容易導入醫院,醫師也願意使用。

新南向與國際鏈結

長庚醫院在新南向政策上,將會與新加坡政府與醫療團隊合作,從智慧醫院、髖骨骨折等人工智慧醫療影像技術切入。而與歐美國家合作部分,則與美國史丹佛醫院、芝加哥庫克郡(Cook County Hospital)外傷科與放射科合作。


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