陳芳馨 副教授     陳仁焜 副研究員

　　骨質疏鬆症為一常見的老人骨骼系統疾病，其成因年紀增長後，骨中鈣質流失孔隙增加，骨密度減少，使骨骼細微結構發生改變，造成骨骼強度降低，進而增加老人骨折風險。近年來，電腦人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在各領域的應用有突破性的開展，AI 從傳統程式進展到具有模擬人類神經網絡原理的深度學習。Chat-GPT 是 Open AI 公司在 2022 年 11 月 30 日 公開發表，迄今大約一年多，一推出就造成極大風潮，使用者多達數億人口，且有愈來愈多的人使用。其技術主要源自 GPT-3.5 架構大型語言模型所訓練出來的一個聊天機器人，主要功能為：自動生成文字、翻譯、文章摘要等多種功能。且源自把 Chat-GPT 當成工具的軟體程式，更是推陳出新。X 光具有快速、便宜、容易取得等特性，是目前臨床上最常使用的檢查，其中以腹部、胸部、髖關節和手部 X 光等為常受檢的部位。雖然各研究模型對於預測骨質疏鬆的結果都有相當的不錯的準確度，但由於研究族群不同、輸入的危險因子不一致，以及模型訓練設定不盡相同，導致目前標準骨質疏鬆模型難以建立。本計畫將利用 AI 深度學習針對骨質疏鬆建立標準模型，再利用 CT 與不同檢測儀器輔助，對骨中的孔隙進行不同形貌的定性與定量辨識，以利後續骨質疏鬆追蹤訓練。學生將會獲得完整深度學習影像分析的訓練，以及協助骨質疏鬆訓練模式最佳化的計畫進行。