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