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成功案例
看看我們客戶如何使用平台提高AI開發效益
2023年4月3日
透過X光偵測肋骨骨折是一項相對困難的任務,為協助醫師提高肋骨骨折的偵測率,北部Y醫院使用DeepQ AI 平台打造出一肋骨骨折偵測AI模型,並透過Deeploy落地部署模組,將此模型無痛落地於該院院內臨床流程中使用,有效提升肋骨骨折偵測率,使病患能夠更快地獲得適當的處置。
透過X光檢查揪出肋骨骨折目前臨床上平均成功率大約只有40~50%,是臨床上具有一定的挑戰性的任務。因此臨常常需要進一步進行電腦斷層,來更準確地找到遺漏的肋骨骨折,然而,等待影像報告的時間通常較長,這導致了肋骨骨折無法及時處置,進而影響到病人的預後。
Y醫院開發了一個肋骨骨折偵測AI模型,並透過Deeploy落地模組成功導入該醫院的臨床工作流程,除了用於篩檢急診部的X光影像,協助醫生找出可能遺漏或較難判斷的肋骨骨折案例外,也會一併篩檢其他科部的一般常規的X光影像,找出疑似肋骨骨折的案例,例如:一位年長者至內科看診,主訴症狀皆為疑似中風相關臨床表現,但肋骨骨折偵測AI模型發現其胸部x光影像中第五根肋骨有骨折的跡象,因此醫師進而安排電腦斷層檢查,後續比照報告發現確實第五根肋骨有骨折,進一步問診後,了解到病患因中風影響行動,前幾天在家曾跌倒,才會導致肋骨骨折,但病患本身並未有疼痛的狀況,所以在敘述病情的時候,並未有相關的陳述,但透過此肋骨骨折偵測AI模型的落地使用,有效的協助醫師找到遺漏的肋骨骨折,進而協助醫生可以更全面的了解病患的情況,提供更完善的評估及治療。
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