Development of R-Cnn-Based Rib Fracture Detection Model for Chest X-Ray Images with Feasibility Assessment Using Real World Data

本計畫之目的在建構以深度學習物件偵測模型為基礎的臨床胸部X光肋骨骨折偵測工具，並進行真實臨床個案資料(real world data)的驗證工作，評估模型落地應用的可行性。希望能協助急診醫師能更有效率也更精準的診斷肋骨骨折的病患，給予及時的處置。本研究的結果將有助了解在X光影像中應用人工智慧進行肋骨骨折檢測的成效，以及其在臨床工作流程中的無縫整合的可行性。另一方面，本研究成果也有機會申請專利，或技轉給廠商開發成產品，成為一種AI軟體醫材，促進AI醫療產業的發展。