鍾翊方教授指導博士生研發AI疾病診斷系統,獲國際期刊肯定 ... | 可愛寵物網
生醫資訊所鍾翊方老師(左)與博班鄭啟桐同學(中)、長庚AI中心廖健宏醫師本校生物醫學資訊所鍾翊方教授與其博士生鄭啟桐醫師(林口長庚外傷科醫師)和 ...
生醫資訊所鍾翊方老師(左)與博班鄭啟桐同學(中)、長庚AI中心廖健宏醫師
本校生物醫學資訊所鍾翊方教授與其博士生鄭啟桐醫師(林口長庚外傷科醫師)和林口長庚AI中心廖健宏醫師合作,以深度學習的捲積神經網路建立「骨盆腔X光之股骨頸骨折偵測模型」,將有助於臨床醫師進行骨折診斷。此項強調「導入AI/深度學習於疾病的診斷與醫院系統」之研究成果,已發表在《歐洲放射科學期刊》(European Radiology,IF=4.027, rank=20/129),這也是台灣第一個具有發表文獻之AI疾病診斷系統。
股骨頸骨折是事故傷害常被遺漏診斷的骨折之一,為協助臨床醫師進行骨折診斷,並減輕放射科專科醫師的壓力,鄭啟桐醫師在本研究中,找了醫院內的放射科醫師、外科醫師、骨科醫師及急診科醫師做股骨頸骨折的X光閱片能力測試調查,並將其整理成接收者操作特徵曲線(ROC curve),以評估股骨頸骨折偵測模型的效能,結果(如下圖)顯示,他們所研發的此一偵測模型,表現非常接近醫院專科醫師,在偵測股骨頸骨折的能力足以協助醫生做診斷。
「股骨頸骨折偵測模型」與醫師閱片能力之比較。藍點:放射科醫師;綠點:外科醫師;黃點: 骨科醫師;紅點:急診科醫師;黑色實線:訓練之模型
鍾翊方老師表示,人工智慧的價值在於可以利用既有資料去對未知資料快速做出預測,而人工智慧應用於醫療影像也是如此,這一「股骨頸骨折偵測模型」目前已進一步在醫院裝測,並將進一步申請專利。而其作為實際應用之後,將成為一個優良的電腦輔助診斷系統。急診科醫師可以在第一時間藉由模型的預測作為診斷依據,在短短幾秒鐘的時間內,即可判斷出患者有骨折或是沒有骨折;如果模型判斷出有骨折,就會提醒看診醫師病人具有骨折的可能性,並在黃金時間內對患者做出最好的診斷處理,可大幅提升醫療品質。
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