1名50多歲工地工人自高處跌落，右大腿骨骨折，血壓一直不穩定，找不到正確病因，只能進行輸液和輸血治療，轉至大醫院檢查，外傷科醫師進行評估時，同步調閱外院X光片，並利用AI人工智慧輔助診斷，利用熱點電腦視覺處理，發現病患除了有左側股骨骨折外，另有左側恥骨骨盆骨折。
林口長庚外傷急症外科主治醫師鄭啟桐表示，骨盆骨折出血若超過4,000c.c.以上死亡風險非常高，如果未能即時止血隨時可能會致命，外傷團隊馬上安排後續檢查和血管攝影，找到出血點，當時個案已失血2,000c.c.，利用血栓技術即時止血，血壓馬上回穩，隔日接受大腿骨手術，1周就平安出院。
林口長庚外傷急症外科主治醫師廖健宏解釋，以往AI演算法，多針對單一部位的單一病灶分析判讀，在臨床情境上使用，相對的有侷限性，當多任務同時進行時，準確度就會下降，這也是目前AI還無法於臨床普及的原因，但骨盆X光片還可以看到很多不同的結構，AI只能認出髖骨骨折，對醫療幫助非常有限。
廖健宏強調，此次個案利用醫院自身龐大的外傷資料庫，收集過去10年高達5千張骨盆X光片，訓練及新設計出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，還能利用熱點標示，精準指出病人受傷的位置，呈現給第一線醫師參考，輔助醫師快速精準診治病人，大幅提升外傷的醫療品質。
鄭啟桐強調，治療個案利用大量骨盆X光片，配合嶄新的AI演算法，掌握黃金治療時機，嶄新的AI演算法，能判讀發生骨折的可能部位，加上不斷增加數據累積，能夠讓AI判斷不斷學習更加精準，臨床上24小時都能夠協助醫師判斷病情，研發成果登上2021年2月的子刊《自然通訊》（Nature communications）。
根據衛福部統計，事故傷害高居台灣10大死因第6位，每10萬人口就有28.1人；廖健宏醫師表示，醫院外傷重症中心經常必須要與時間賽跑，忙亂不明處境，將低誤診或措施診斷機率，AI能快速協助診斷角色也就越來越重要，尤其診斷多重外傷及生命徵象不穩定傷患。
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