腹腔異常游離氣體檢測方法及檢測系統

1、Details and output of the intervention 介入詳情及輸出
開發者名稱及聯絡方式：薛承君 (02)2263-0588#6286。
資金來源： 長庚醫學研究計畫經費。
本系統可即時自動檢測病人無顯影劑電腦斷層影像中是否存在腹腔異常游離氣體，並輸出以下結果：
自動檢測與分類：自動擷取病人腹部電腦斷層影像中之腹腔區域，判讀異常游離氣體特徵，並進行『有』與『無』異常游離氣體預測。
可能性預測之計算：計算病人腹部影像中是否存在游離氣體之可能性預測（以0.5為判讀閾值），評估是否可判定為異常游離氣體。
確認最終結果：對同一位病人之多張顯示有游離氣體影像進行整合分析，確認判讀結果是否符合氣腹診斷，並提供最終輔助判斷結果。

2、 Purpose of the intervention 介入目的
當電腦斷層攝影影像被上傳至本人工智慧輔助氣腹判讀系統後，系統將迅速在5分鐘內檢測有無異常游離氣體，並即時警示通報現場醫師／影像診療科醫師，進一步確認系統判讀的異常結果，協助醫師們快速診斷氣腹，加速臨床處理流程，達到挽救病人性命之成效。

3、Cautioned Out-of-Scope Use of the intervention 介入的警告範圍外使用
本系統的設計目的並非作為獨立診斷工具，亦非用以取代影像診療科醫師的專業判斷，而是輔助醫師們更有效率地進行診斷。所有系統判讀結果仍需由醫師們進一步確認。此外，本系統僅適用於電腦斷層影像，不適用於其他影像類型，例如MRI、X光片或超音波影像，請避免誤用。

4、Intervention development details and input features 介入開發詳情及輸入特徵
本系統以不同人種、年齡及性別的腹部電腦斷層影像資料為基礎進行開發。資料收集範圍包括：腹腔內存在少量異常氣體的影像、腹腔內存在大量異常氣體的影像、腹腔內存在大量腸氣但非氣腹病人的影像，以及腹腔內無大量腸氣的非氣腹病人影像。 
本系統採用先進的特徵擷取工具及深度學習技術，利用卷積神經網路（Convolutional Neural Networks，CNN），自動學習並結合高低維度的影像特徵。這項技術能從電腦斷層影像中提取關鍵判別特徵，用於準確判斷是否存在異常的游離氣體。模型訓練過程中，使用了大量經影像診療科醫師診斷的氣腹病人與非氣腹病人電腦斷層影像，以確保系統的可靠性與準確性。

5、Process used to ensure fairness in development of the intervention 確保介入開發公平性的過程
在開發過程中，我們對資料集進行了詳細分析，確保其能夠代表不同人種、年齡和性別的多樣化人群。我們同時採用了交叉驗證（Cross-Validation）方法，以確保訓練資料的平衡性，並對模型進行了公平性審查，保障系統在各群體中的準確性和一致性。

6、External validation process 外部驗證過程
本系統使用來自不同醫療機構的氣腹病人與非氣腹病人電腦斷層影像資料進行外部驗證，這些資料與系統模型建構的訓練資料完全獨立。驗證過程旨在確認系統在多種臨床環境和病人群體中的準確性與適用性。測試資料來源涵蓋全國超過10家不同等級醫療機構，包含不同製造商（如General Electric、Siemens、Toshiba、Hitachi、Canon及NeuroLogica等）的電腦斷層攝影影像，涵蓋氣腹病人與非氣腹病人。 
測試資料包含80名接受腹部電腦斷層攝影檢查的病人，其中40名為氣腹病人（男性20名、女性20名），40名為非氣腹病人（男性20名、女性20名）。在氣腹病人的影像中，本系統自動判讀效能顯示，成功檢測出異常游離氣體的準確率達91%。

7、Quantitative measures of performance 模型表現的量化指標
我們在模型訓練、驗證和測試期間以 1：1 比例平衡了陽性和陰性的游離氣體電腦斷層影像，使用六個數值指標，評估每次實驗訓練的演算法模型之效能。並經計算receiver operating characteristic （ROC）曲線下方的面積（Area under the Curve of ROC， AUC）以表示該神經網路演算法模型其游離氣體判斷能力優劣。本系統之自動判讀效能結果如下：
敏感度：85.5%、特異度：95.9%、陰性預測率：90.6、陽性預測率：91.4%、
準確度：90.8%、接收者操作特徵曲線下面積（AUC）：95.6%

8、Ongoing maintenance of intervention implementation and use 介入實施和使用的持續維護
本團隊設有專業團隊，負責系統後台的實時監控、維護及管理，並處理各類意見反饋問題。此外，系統每三個月定期更新，我們亦提供使用者支持及故障排除服務，確保用戶的最佳使用體驗。

9、Update and continued validation or fairness assessment schedule 更新和持續驗證或公平性評估計劃
本系統每年會隨機挑選300筆以上實踐臨床病例抽檢，以定期評估系統效能，確保系統有穩定的正確性。更新和驗證結果會定期提供給臨床醫師/影像診療科醫師，當敏感度低於預設85%，會暫停系統服務，系統會重新加入新影像資料訓練，待性能提升至90%後，再重新恢復上線使用。