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AI判读脊椎压迫性骨折 台北荣总选了一条「难走的路」

2020-05-24 01:24

AI判读脊椎压迫性骨折 台北荣总选了一条「难走的路」

腰痛,背痛。(图/达志/示意图)

记者严云岑/台北报导

骨质疏鬆是现代人常见的文明病,高龄族群若未及早发现,恐引发胸、腰椎甚至髋关节骨折,影响行动能力。为了帮助医师及早揪出脊椎压迫性骨折,台北荣总去年与交通大学统计所合作,利用AI辅助判读X光片,至今已上传了1000多张影像资料供电脑学习,在影像清楚的前提下,準确率高达95.7%。

台湾医界近年致力发展AI医疗,由电脑辅助判读影响,提升医师看诊效率。目前各医院皆对骨科影像判读设计AI模型,但台北荣总却独树一格,一改业界以电脑断层影像为主的AI模型,改用X光片进行标记,研究成果已发表于6月22日举办「智慧医疗应用」研讨会上。

台北荣总骨科部脊椎外科周伯鑫医师今(3)日受访时指出,人工智慧判读脊椎骨折,是台北荣总承接科技部计画的子项目之一,执行至今约1年半,由医师在X光片上骨折部位进行手动标记,整理成EXCEL档案后上传到交大网路系统,让工程师根据数据,设计AI模型供电脑学习。

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▲AI判读脊椎骨折。(图/周伯鑫医师提供)

▲AI自动判读MRI影像中的腰椎椎间盘退化程度。(图/周伯鑫医师提供)

电脑断层、核磁共振下的脊椎影像清晰,也让模型设计时较为容易,被问到为何会选择成像较差的X光片作为设计模型?周伯鑫表示,这是因为电脑断层的施作条件较严格,非必要健保不给付,且病人也有暴露在辐射中的风险,而X光片几乎每个科别都能做,病人因腰痛、下背痛等问题,到家医科、复健科就诊,医师也能进行X光片检测,若此时导入AI模型,就能及早在影像上发现问题,及早对症治疗。

周伯鑫提到,依照目前模型,电脑从X光上找出骨折部位,约需1分半钟,虽然速度不比骨科、脊椎外科医师肉眼判断,但对于家医科、复健科等非专科医师而言,却能大幅提升看片时间,增加与病患、家属的互动。不过,目前的模型只为「半完成版」,仍有许多地方待修正。

▲AI判读脊椎骨折。(图/周伯鑫医师提供)

▲X光片AI模组实际测试状况,有误诊也有过度诊断,都是需修正的项目。(图/周伯鑫医师提供)

虽然X光片影像可近性虽高,却有画质模糊等问题。周伯鑫提到,目前AI学习遇到的最大难关,就是「过度诊断」,尤其在胸腰椎交界处,因为肺部有空气阻挡,造成X光判读不易,也经常有误判的情况传出。

他先前就拿AI模型套用在一名82岁、脊椎第一、二节压迫性骨折的患者影像上,因刚好在胸肺交界处,肺部阴影让脊椎体呈现凹陷,AI也因此过度诊断,认为脊椎有多处压迫性骨折,但在骨科医师看来,其实只有一截。

为了解决该问题,周伯鑫与研究团队先针对整张影像进行深浅平衡,再将图片进行降躁,影像边缘也透过补值来维持边缘不模糊,最后再利用分水岭演算法,将椎体边缘演算得更清楚,方便AI辨识。目前该模型仍在实验阶段,预计9月会发表「期末报告」。

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