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骨盆骨折易誤診「死亡率高達三成」 AI助揪出血點

骨盆骨折常引發大出血,常被誤診或延誤治療,造成死亡風險增為兩倍。(Getty Images)
骨盆骨折常引發大出血,常被誤診或延誤治療,造成死亡風險增為兩倍。(Getty Images)

重大外傷送到急診的病人,常見多處骨折。尤其骨盆骨折常引發大出血,第一線醫師難以從X光片發現,因此常被誤診或延誤治療,造成死亡風險增為兩倍。台灣林口長庚醫師蒐集院內5000多張骨盆X光片,設計出一套AI演算法,判讀可能發生骨折部位,輔助第一線急診醫師診斷及掌握黃金治療時機。

林口長庚外傷急症外科主治醫師廖健宏表示,送到急診的外傷病人常多處出血,第一線醫師大多會考慮其他臟器出血造成血壓過低,加上骨盆骨折有時過於細微,因此難以在第一時間發現。

然而,骨盆骨折容易引發大量出血,若未及時判斷,持續出血死亡率高達三成,可說是隱形殺手,且有4%至9%患者,在第一時間髖部骨折會被誤診,術後第一年患者死亡風險也增為兩倍。

林口長庚外傷急症外科主治醫師鄭啟桐指出,長庚外傷團隊利用醫院自身龐大的外傷資料庫,蒐集2008至2016年高達5204張骨盆X光片,訓練及新設計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,並利用熱點標示,精準指出病人受傷的位置。

系統經過訓練後,準確度、敏感度以及特異性皆九成以上,相較之前單純利用人工判讀,可減少誤診比率五成。長庚也已將此系統運用於該院兩千多例的病患。

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