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30秒快筛银发常见髋骨骨折 长庚AI系统完善远距医疗生态

郑启桐(左起)、廖健宏、何宗颖一致认为,科技辅助医疗除了是趋势与提高效率的方法以外,了解医疗流程也将是应用的核心。蔡腾辉摄

林口长庚医院外伤科团队开发出以深度学习AI自动侦测患者髋部骨折系统,此研究成果已被顶级放射学期刊(European Radiology)接受刊登。除了系统准确度(accuracy)已达96%,敏感性(sensitivity)也达98%,长庚外伤急诊外科副教授廖健宏说,这不仅可协助第一线临床医师快速判断,容易发生在长者身上的髋骨骨折状况,同时也能够完善远距医疗快筛生态。

不断学习与进步的医疗人工智能

在髋骨骨折判读人工智能系统应用面上,廖健宏认为还是要端看临床医师的医事流程,以及现场的配套状况,才能提高导入的使用便利性。不过,他也提到目前全球放射医师在医学影像判断的平均准确度为90%、平均敏感度则为85%。以此观之,此系统能够在象是医疗人力不足地区或是偏乡卫生所等地,提供更加稳定且完整的医学辅助功效。

藉由4,000多张影像训练而成的AI系统,2019年3月14日起,已在高雄长庚、林口长庚、台北长庚急诊导入使用。加总3院的急诊医师,已经使用超过300多次,目前30秒之内就可以有结果。

林口长庚医院核子医学科医师何宗颖则说,获得peer review审查方式的顶级期刊认证,也代表长庚医学科技的进展除了有国际级的专业认证以外,同时台湾的医学技术实力已受到各国的关注,也大大提升医疗的全人价值。

解决问题:快筛与补足跨科专业

大小医院的医疗设备资源不同。偏乡与小医院可能只有X光设备,没有CT与MRI的设备,也因此以往在偏乡或是一般小医院急诊若是没有放射专科医师协助判读,以及当下的X光影像无法提供急诊医师足够的数据判断,就必须再照CT与MRI,或是进一步请骨科医师协助判别,然而这都需要大医院才比较负担得起的价格较高的医学设备与不少检验时间。长庚外伤急症外科医师郑启桐表示,在没有办法照CT与MRI的偏乡与小医院,遇到这样的情况,就得转诊城市大医院,但黄金诊治时间也跟著流逝。

现在有了这套系统,偏乡与医疗资源较不足够的地方,就可在云端快速检测,是否有重大疾病,先把病情较严重的状况筛检出来,如果需要转诊,也能抢在黄金治疗时间内,快送大医院。对于国外的「医疗影像人工智能快筛系统」的应用与概念,郑启桐说,由于中国大陆的肺癌CT有许多公开数据集可以训练人工智能,也因为这样,肺癌影像人工智能分析已经相当普遍,这都可以当成病情检伤分类直觉且正确度高的应用。

AI医疗影像导入应用流程

廖健宏说,原先的急诊影像应用流程是,病患先照X光后,透过医学影像存档与通讯系统(Picture archiving and communication system;PACS)将影像传给医师,医师诊断给予治疗。

导入髋骨骨折的流程为,病患照X光,与原先流程一样,PACS将影像传回来,但同时间,影像也会同步输入AI系统,在30秒内进行诊断。医师诊断后能再与AI系统产出的报告比对,再次提升诊断正确性。

医疗人工智能可以大大提升医师的效率与诊断正确性,不过AI如何运用,廖健宏认为,在各医学场域当中,如何顺应既有医疗流程的集成将是关键。比方说,不干扰医师原有流程,但AI又可以分摊医师重复性的工作,就会比较容易导入医院,医师也愿意使用。

新南向与国际链接

长庚医院在新南向政策上,将会与新加坡政府与医疗团队合作,从智能医院、髋骨骨折等人工智能医疗影像技术切入。而与欧美国家合作部分,则与美国史丹佛医院、芝加哥库克郡(Cook County Hospital)外伤科与放射科合作。


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