郭冠宏、陳敦裕、潘怡如、孫宜辰

急性闌尾炎是急診求診最常見原因，早期診斷與介入治療，能明顯改善預後。使用AI輔助診斷能增加診斷效率、降低醫師負擔，在醫療資院匱乏或不均的地方，改善更加顯著。 本團隊開發之「腹部電腦斷層影像之急性闌尾炎之人工智慧輔助診斷系統」，運用3D nnUNet技術，搭配文獻中數量最大之優質標註資料進行訓練，並且獨家開發一套急性闌尾炎演算法，透過骨盆重要解剖位置的相互對照，大幅降低偽陽性。 本系統已經臨床落地一年，使用超過12000筆的電腦斷層進行驗證，敏感度及特異度分別為0.87、0.98，為文獻最高分。本AI模型亦參加AOCR/Kaggle 2024 Acute appendicitis AI競賽，獲得金牌的殊榮。 本系統可透過腹部電腦斷層影像精確定位病灶，大幅降低醫師誤診與漏診風險，並顯著提升診斷效率。經臨床測試證實，其效能能有效協助醫師，為患者帶來更快速、精準的醫療服務，增進病患福祉。