従来、医師が骨折患者の骨折部位を判断する際は、エックス線やコンピューター断層撮影を用いていたが、骨盤や胸部の骨折など人体の一部の部位は複雑であるため、正確な判断が困難であった。台湾・長庚病院はAI技術を活用し、5000枚の骨盤エックス線写真でAIに識別訓練を行った。特に長庚のAI訓練方法は部位に限定されず、まず骨折の形態を教え、その後人体解剖学的位置を教えることで、骨盤骨折の位置判読だけでなく、身体の他の部位の位置判読でも良好な成果を示している。研究報告は自然科学誌「ネイチャー」の姉妹誌「ネイチャー・コミュニケーションズ」に掲載された。
ある作業員が高所から転落し、右大腿骨骨折を負い、血圧が不安定な状態が続いた。他院では正確な病因を特定できず、輸液と輸血治療のみを行ったが、患者の状態は改善せず、長庚病院に転送された時点で半ショック状態であった。この時、医師は直ちに他院のエックス線写真を確認し、同院のAI人工知能補助診断を利用した結果、患者には左側大腿骨骨折と左側恥骨骨盤骨折も併発していることが判明した。
骨折識別はそれほど容易ではない
林口長庚外傷救急外科教授主治医師の廖健宏氏は、骨盤内には多くの大血管があるため、出血が続けば患者はいつでも生命に危険が及ぶと述べた。そのため、林口長庚外傷チームは直ちに後続検査と血管造影を手配し、出血点を特定して即座に止血を行い、患者の血圧は直ちに安定し、翌日手術を受け、1週間後に無事退院した。
廖健宏氏は、この例が示すように、一部の骨折部位は比較的転位しにくく、骨折の有無を識別するには経験豊富な医師でない限り、一般的にはそれほど容易ではないと指摘した。大腿骨骨折を例にとると、大腿骨頸部は大腿骨と骨盤の接合部に位置し、一目瞭然の大腿骨骨折とは異なるため、AI判読の支援が非常に必要である。
林口長庚外傷救急外科センターが当初AI骨折部位識別を訓練した際、最初は同院の10年間5000枚の骨盤エックス線写真のみを使用したが、長庚の訓練方式は一般的な病院のように特定部位の単一病変に限定せず、まず「骨折」を認識させ、全身の他の部位の線状骨折、長骨、短骨、辺縁骨、脊椎骨骨折の形態を含むあらゆる骨折を教えた。これにより、このAIプログラムは骨盤腔内の寛骨、大腿骨、脊椎骨、坐骨の判読に加え、全身の他の部位の骨折部位も同時に判読できるようになった。
興味深いことに、研究開発者が骨盤エックス線写真でAIに識別を教えた最初の骨折部位は寛骨であり、骨盤ではなかった。その理由は、寛骨骨折の患者は必ず手術が必要であり、この時AIは直接いわゆる骨折のゴールドスタンダード、すなわち寛骨骨折の形態を学習できるからである。 （関連記事： Metaの8億ドル買収を拒否！「NVIDIAの挑戦者」が初のLG大型受注、韓国スタートアップFuriosaAIとは何者か？ ｜ 関連記事をもっと読む ）
長庚の最新研究開発、精度は既に80%以上
廖健宏氏によると、これは第一歩に過ぎず、重傷患者に対して医師が必ず撮影する2枚のエックス線写真は、骨盤以外にもう1枚は胸部エックス線写真である。この2枚を撮影するだけで、ほぼ全身の重要臓器をカバーできるからである。しかし、骨盤エックス線写真で骨盤部位の骨折を判読する場合の精度は約95%に達するが、骨盤エックス線写真で胸部骨折を判読する場合の精度は約60%に過ぎないため、研究開発者はAIの「転移学習」を開始し、直接AIに胸部エックス線写真による胸部骨折判読を訓練した結果、精度は90%近くまで大幅に向上した。
