台大推全台第一傷口自動判讀系統 在家即可追蹤復原狀況

台大醫院每天有幾百台手術進行，手術以後，病人回到家中自行照顧傷口，常常會出現無法預期的狀況，例如傷口照顧不善，發炎紅腫，甚至化膿出血。不過一有疑問就回醫院報到，不僅浪費醫療資源，也浪費了醫師、病人的時間。

為了追蹤術後成果，及時偵測傷口異常狀況，並及時提供意見。台灣大學與台大醫院共同開發了「智慧術後傷口追蹤系統（AI-SWAS）」技術，建立人工智慧平台與手機APP，這是全台第一個能夠由人工智慧直接判讀傷口照片的平台， 並且兼具遠距醫療與專家意見2項功能。

平台準確率高達90%以上

AI-SWAS平台利用人工智慧演算法，針對傷口進行分析，可以偵測術後傷口紅、腫、壞死以及感染的狀況。台大醫院整形外科主任戴浩志表示，目前在傷口狀態（正常/不正常）的試驗中，AI-SWAS已經取得了90%的準確度，而在傷口症狀（腫、壞死、出血、膿）的判讀，準確度更是高達91%。

透過台大AI-SWAS手機APP，病患可以在家裡使用手機紀錄自己的術後傷口狀況，每2-3天上傳術後傷口照片到AI-SWAS平台，平台會以簡訊通知醫生檢視照片，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處置建議，例如衛教指引等。

未來將擴大為各類傷口之判讀

戴浩志介紹，AI-SWAS藉由傷口照片自動判讀，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，如果有發炎的情形，傷口的顏色會改變，AI-SWAS自動判讀後，可以提供類似專家的第二意見，大幅減少醫護人員的判讀時間。

病人也能夠與他的主治醫師建立溝通管道，讓病人及時獲得適當的處置建議，也讓醫護人員以更便捷度方式來進行遠端照護，節省病患往返時間，以及醫護度工作量。

目前AI-SWAS系統已經在台大醫院的手術傷口照護中使用，戴浩志表示，未來這一年，台大醫院也會將這套系統的運動範圍，從手術傷口擴大到各類傷口的照護。

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文／林以璿 圖／許嘉真