利用AI演算法偵測術後傷口 精準度達9成以上

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智慧術後傷口追蹤系統(AI-SWAS)
AI-SWAS平台利用人工智慧(AI)演算法,針對傷口進行分析,可以偵測術後傷口紅、腫、壞死及感染的狀況。(圖/臺大醫院提供)
  為了追蹤術後傷口,及時偵測傷口異常狀況與即時提供建議,臺灣大學與臺大醫院共同開發「智慧術後傷口追蹤系統(AI-SWAS)」技術,建立人工智慧(AI)平台與手機App,兼具遠距醫療與專家意見2項功能。

  AI-SWAS平台利用人工智慧(AI)演算法,針對傷口進行分析,可以偵測術後傷口紅、腫、壞死及感染的狀況。目前在傷口狀態(正常,不正常)的試驗中,得到了90%的準確度;傷口症狀(腫,壞死,出血,膿)的實驗中,則得到了91%的準確度。

  新一代的智慧術後傷口追蹤系統,在傷口照片的判讀部份,已經進入軟體自動判讀。本研究共針對46位病人拍攝了131張傷口影像資料,首先收集手術後每天的傷口圖片做為資料庫,讓人工智慧學習辨別;AI-SWAS平台還包括修正病患上傳照片的編修軟體,修正明暗、顏色等問題,減少誤判的因素,已經可以做不會把刺青誤認為傷口。

  透過臺大AI-SWAS手機App,病患在家裡就可以使用手機紀錄自己的術後傷口狀況,在固定時間上傳術後傷口照片到AI-SWAS平台,AI平台會以簡訊通知醫師審視照片,並透過AI-SWAS APP回傳處置建議給病患,病患在AI-SWAS APP上可以看到術後傷口照片與衛教處置建議。

  藉由傷口自動判讀,從傷口的顏色來判斷傷口是否慢慢癒合,朝向康復的方向發展,如果有發炎等情況,傷口的顏色會產生變化,AI-SWAS平台自動判讀,可以提供類似專家的第2意見,大幅減少醫護人員人工判讀的時間。病人也同時獲得意見,並且與他的主治醫師醫師建立溝通管道,讓病人及時獲得適當處置建議,也讓醫護人員以更便捷方式進行遠端照護,節省病患往返與醫護工作量。

  這套臺大AI-SWAS APP系統僅設計在 android 的平台上,目前正在進行 iOS 平台的計畫,Android 系統的手機或平板電腦都可以安裝App,臺大醫院計畫在未來1年將這套系統的運用範圍擴大到各類傷口(非手術傷口)的照護。

   

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