李友專陳彥諭2026-05-072026-05-072022-12-28https://handle.ncl.edu.tw/11296/9rj27jhttps://203.71.86.71/handle/123456789/10061學位別：碩士 語文別：英文 口試委員：張文信 CHANG, WEN-HSIN;林哲瑋 CHE-WEI LIN;李友專 LI, YU-CHUAN 授權範圍：網際網路,開放日期為2023-01-13在急診室中治療出血性中風是與時間賽跑的過程。提高決策的準確性和執行醫囑的速度將有助於更及時地治療病患，從而提高治療品質和恢復情況。 近年來，臨床決策支持系統（CDSS）結合人工智慧（AI）於醫療領域的應用越來越多，本研究證明，CDSS和醫生之間的關係不是競爭或相互排斥。 本研究有兩個主要目標。 第一，驗證在獲得疑似腦內出血（ICH）患者的CT掃描圖像后，立即利用AI自動輔助解讀，是否能降低臨床誤診率。 第二，在急診科（ED）的真實環境中測試和導入這種人工智慧工具，並驗證其在優化臨床工作流程方面的真實表現。 這項臨床試驗研究的假設是，帶有深度學習（DL）的無顯影電腦斷層掃描（NCCT）可協助檢測ICH，從而加快急診科的臨床效率，減少病患於急診科的停留時間（LOS)。 本研究共納入了2,999名患者（最終診斷為ICH和無ICH的患者分別為188名和2,811名)。我們的研究旨在驗證使用人工智慧軟體工具DeepCT是否能縮短ICH患者在急診科的停留時間。 臨床結果顯示，在急診室導入DeepCT系統後，最終診斷為ICH的患者的LOS明顯縮短（使用DeepCT的 560.67±124.12分鐘與不使用DeepCT的780.83±147.35分鐘; P = 0.0251)。系所名稱：醫學資訊研究所碩士在職專班thesis