AI一眼分辨「新舊骨折」 大林慈濟、雲科大研究登國際期刊

臨床上要準確判斷骨折是「近期新發」還是「過往陳舊」，對醫師而言極具挑戰，嘉義大林慈濟醫院與雲林科技大學今天發表成功開發CT影像AI判讀系統，能有效區分骨折新舊狀態，準確率高達93.4%，該研究2024年10月刊登於國際SCI期刊《Multimedia Tools and Applications》，為智慧醫療實務應用樹立新標竿，有助於精準判讀提升醫療。大林慈濟院長賴寧生表示，AI、大數據與遠距醫療的導入，提升醫療效率、更人性化、更貼近偏鄉與高齡患者的實際需求。

隨著年齡增長，骨質流失速度加快，骨質疏鬆症已成為中老年族群最常見的隱形疾病之一。根據統計，女性在50歲以後、男性在65歲以後罹患骨質疏鬆的風險大幅提升，其中脊椎壓迫性骨折更是最容易發生、卻最容易被忽略的傷害。這類骨折常造成慢性下背痛、駝背、甚至因反覆骨折導致行動困難與失能，嚴重影響長者生活品質。

嘉義縣65歲以上人口比率已超過25%，面對骨鬆與骨折高風險，更需要快速又精準的診斷工具。雖然MRI能清楚區分骨折時間性，但價格高昂、等待時間長，在基層或偏鄉醫療現場難以普及；CT雖普遍，卻無法有效判別骨折新舊，容易導致誤診或延誤。

雲科大校長張傳育教授與大林慈濟醫院骨科部主任謝明宏醫師，針對臨床診療上最棘手的問題之一「如何從電腦斷層（CT）影像中判別骨折的新舊狀態」提出解方。

研究團隊蒐集大林慈濟醫院1萬305張脊椎CT影像，選用5631張側面切面影像進行AI訓練與測試，導入YOLOR深度學習架構，並結合3種影像特徵模型（MobileViT、EfficientNet_NS與CSPDarknet53）與Involution技術進行優化，最後透過集成學習方式整合各模型優勢，成功建立準確率高達93.4%的AI系統。

張傳育說，這次合作的AI系統，不僅補足CT影像診斷的限制，更能在第一線提供醫師精準判斷依據，協助患者早期治療、避免後續併發症，成果很有意義。技術不只在理論上表現亮眼，更有機會真正落實於臨床端。

大林慈濟醫院院長賴寧生表示，AI、大數據與遠距醫療的導入，不僅提升醫療效率，也讓醫療更人性化，更能貼近偏鄉與高齡患者的實際需求。這項產學合作，不僅讓台灣智慧醫療成果登上國際，也證明醫學與科技的結合，能夠有效提升照護品質、改善高齡社會下的醫療挑戰。