台北醫學大學與美國麻省理工學院（MIT）合辦黑客松競賽，
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，今年奪得冠軍的團隊「17Hack」設計出「超音波AI輔助器」，
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，用深度學習來提高超音波診斷正確率達9成3。台北醫學大學與美國麻省理工學院（MIT）第3年舉辦黑客松競賽，
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，今年首度打破報名制度，
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，採分組分配專業主治醫師，
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，並鎖定人工智慧與健康物聯網為主軸。 「17Hack」團隊中有高雄長庚醫院的急診主治醫師邱義閔，
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，以及台大公衛學院、資工、北醫醫管系等學生，
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，團隊2天內設計出「超音波AI輔助器」，藉此提高超音波診斷效率，也輔導使用者訓練使用超音波。團隊表示，以過去文獻統計，超音波診斷的準確率約7成5到8成，也就是還有5分之1的患者無法被正確診斷，以致延誤治療時機。患者被送至急診時，透過超音波檢傷可以找出內出血的部位及臟器，但如果操作不好，很可能會沒看到，導致無法及時找到出血的部位，加上部分醫師不熟超音波儀器檢傷，錯過了第一時間診斷治療的時機。團隊指出，他們設計的這個系統，可以協助提高超音波診斷準確率至9成3。如果操作的不夠好，可能導致看得不夠清楚，系統也會告知，以減少誤判、加速治療時機。北醫大醫科院長李友專表示，學校與MIT已合作3年，透過黑客松方式來尋找更多創意，今年更特別邀請全國20個醫學中心的主治醫師前來，全部打散與學生、業界人士等共同組隊，不少創意都具有臨床效果。台北醫學大學與美國麻省理工學院（MIT）合辦黑客松競賽，今年奪得冠軍的團隊「17Hack」設計出「超音波AI輔助器」，用深度學習來提高超音波診斷機率達9成。左4是北醫大醫科院長李友專。圖／北醫大提供 分享 facebook，