開發用於胸部X光影像之肋骨骨折偵測之區域卷積網路模型並利用真實世界資料進行可行性評估

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。