廖健宏、鄭啟桐、陳芝琪、陳善青、劉豐瑜、汪郁信、龔熙鈞

髖關節疾患是造成疼痛、步伐變異、功能失常及很多併發症。髖關節置換手術對嚴重髖關節炎的患者能夠有效下降疼痛與改善行動與功能。根據美國疾病管制局估算，每 年要進行 332,000 的關節置換手術。即便對於髖關節炎已有更多治療選擇，置換手術的數 目並未下降。
髖關節置換是一項重大手術，過早置換會增加手術風險與再置換機率。不同領域 之臨床訓練與專長會造成醫師對病患是否需要接受髖關節置換有不同見解。近期研究已 顯示一般照護醫師較骨科專科醫師認為病患髖關節嚴重程度應該更嚴重才接受手術，這 結果來自於一般照護醫師對於髖關節置換手術的危險性疑慮與對手術後病患效益資訊不 若骨科醫師充足所造成的差異。目前研究也證實當髖關節炎過度嚴重才接收髖關節置換 手術的病患其術後行走功能與生活品質較差。
現在臨床上的挑戰是傳統影像如髖部 X 光片只診斷出晚期關節結構性變化，對於一 些髖關節疼痛但 X 光片沒有明顯變化的病患，往往需要安排更多診斷工具，增加病患等 待時間，醫療費用支出，病患也可能因不耐等待轉而接受其他無效甚至有害另類治療。 如果第一時間標準髖部 X 光片判讀流程，就可以輔助臨床醫師治療方針，就能把髖部 X 光片價值發揮到更大。
深度學習演算法近年來在許多醫療影像領域有新興的發展。本團隊所開發以深度學 習輔助臨床診斷髖部退化性疾病，透過 AI 輔助，可在第一線醫師判讀出可能需要手術之 部位，掌握治療患者的黃金治療時機。