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元智攜手亞東醫奪人工智慧挑戰賽冠軍 急性闌尾炎影像判讀率破9成
元智大學團隊參與AOCR 2024 急性闌尾炎電腦斷層影像辨識競賽，榮獲冠軍殊榮。 （元智大學提供）
〔記者楊綿傑／台北報導〕AI應用醫療有助準確判讀！元智大學電機通訊學院、亞東醫院影像醫學科團隊攜手，透過結合二維及三維人工智慧影像分割模型，判別患者是否發生急性闌尾炎情形，並參與AOCR 2024 急性闌尾炎電腦斷層影像辨識競賽，憑藉超過92%的預測準確度，從近200組參賽隊伍中脫穎而出，榮獲冠軍殊榮。
急性腹症佔急診室就診約7-10%，其中以急性闌尾炎為最大宗，而電腦斷層掃描為其最常用的診斷工具，雖然過往已有許多研究，但急性闌尾炎的診斷仍然具有挑戰性。誤診或延遲診斷會增加穿孔、腹膜炎和腹腔鏡手術併發症的發生率，這些都與後遺症和死亡率有關。
關鍵在於，要準確地分割出影像中的發炎闌尾區域是極具挑戰性的任務。首要挑戰在於影像中發炎區域的準確分割，需要深度學習模型具有高度的感知能力和泛化能力，以處理不同患者的病情。
元智大學電機通訊學院院長陳敦裕，帶領實驗室團隊成員孫宜辰、戴佑哲、賴俊丞和許育禎，與亞東醫院影像醫學科的醫師謝詔裕、陳健翎、邱意軒及張鈺澐組隊參與於AOCR 2024急性闌尾炎電腦斷層影像辨識競賽，與國內外知名大學及醫院近200組研究團隊競技。
陳敦裕說明，團隊使用電腦斷層掃描影像，進行判別是否發生急性闌尾炎。主要方法為透過結合二維及三維人工智慧影像分割模型區分是否有急性闌尾炎，同時突顯掃描中的關鍵切片，以協助醫療專業人員快速檢測發炎的闌尾。
陳敦裕指出，在亞東醫院影像醫學科醫師團隊參與下，為模型的設計、開發與訓練提供正確的方向，確保模型能夠正確地解讀和分析影像。同時也對模型的驗證和評估過程，提供專業的評估意見，確保模型的性能達到醫學標準，同時提供改進建議。
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