打擊高齡者殺手AI助攻揪出骨質疏鬆
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三總家庭醫學科主任方文輝指出,三總團隊利用醫療系統內的巨量資料,訓練出可用於輔助診斷的人工智慧演算法,從患者的醫療資料中,找出疾病特徵,揪出無症狀的高風險群。 (記者邱芷柔攝)
〔記者邱芷柔/台北報導〕骨質疏鬆被稱為老年人的隱形殺手,因無症狀,往往都是等到骨折診斷後才會被發現,然而脆弱性骨折住院的致死率高達20%,及時發現骨鬆並介入治療,可有效減少9成風險,三軍總醫院研究團隊開發一款以人工智慧進行伺機性篩檢的新模式,從個案過往的胸部X光片,就能預測腰椎及髖關節骨的骨質密度,揪出高風險族群。
三總家庭醫學科主任方文輝指出,骨質疏鬆症是全球盛行率僅次於心血管疾病的第二大重要疾病,根據統計調查,台灣65歲以上的婦女中,有19.8%發生一次以上的脊椎體壓迫性骨折,而男性則佔12.5%,而停經後婦女骨質疏鬆症的盛行率約為30%。
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傳統的系統性篩檢主要是根據年齡、性別、體重、身高、骨折病史、父母骨折病史、類風溼性關節炎病史、吸菸習慣、是否使用類固醇藥物、續發性骨質疏鬆症病史及飲酒習慣等已知的風險因子,計算未來10年內髖部骨折及骨質疏鬆性骨折風險。
方文輝說,三軍總醫院研究團隊利用醫療系統內的巨量資料,訓練出可用於輔助診斷的人工智慧演算法,從患者的醫療資料中,找出疾病特徵,揪出無症狀的高風險群;胸部X光是目前就醫民眾中最常接受的檢查之一,團隊利用胸部X光片預測個案的腰椎及髖關節骨的骨質密度,再通知高風險群回診,接受標準的骨質密度檢查。
三總透過該模式篩選出315位高風險患者,其中272位、約86.3%在回診中被確認為骨質疏鬆,並有43位、約13.7%為骨質缺乏。其中一名60歲的男性因沒有傳統性篩檢的風險因子,但透過胸部X光預測,屬於骨質疏鬆程度高危險族群,個案被通知回診接受標準骨質密度檢查後,確認骨質疏鬆為嚴重程度,另一名44歲男性,也因此成功篩檢出骨質疏鬆,得以及早發現進行治療。
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