「台大每天有這麼多台手術，之前觀察像闌尾炎的病人，回家後傷口到底有沒有感染，就在想如果增加頻率和方便性讓病患去檢視傷口，他們若出現問題就能很快解決、避免傷口惡化。」台大醫院整形外科主任戴志浩表示。
為了追蹤術後傷口，及時偵測傷口異常狀況並更快提供建議，3年前台灣大學與台大醫院共同開發「智慧術後傷口追蹤系統（AI-SWAS）」技術，建立人工智慧（AI）平台與手機App，希望利用人工智慧（AI）演算法，針對傷口進行分析，可以偵測術後傷口紅、腫、壞死及感染的狀況。
10秒判讀傷口復原狀況！病患看顏色就知是否要回診
戴志浩先解釋，傷口分急性和慢性，「開刀、手術的傷口屬於急性，1、2個月都沒有好的傷口就屬於慢性，通常術後一週如果感染，傷口就很容易惡化。」不過現在患者有機會不用再透過漫長的掛號、排隊、等回診，就能及時與醫師追蹤傷口復原狀況了！
戴志浩表示，智慧術後傷口追蹤系統（AI-SWAS）平台主要是利用人工智慧（AI）演算法，針對傷口進行分析，可以偵測術後傷口紅、腫、壞死及感染的狀況，只要花10秒鐘就能在手機上判讀傷口復原狀況，如有異常會進一步通知醫師，並請病患提早回診或是做後續治療。
AI-SWAS系統以不同顏色代表傷口不同狀態，「像是藍色就是傷口壞死、紅色就是傷口發紅、粉紅色代表傷口腫起來，黃色則是傷口感染，要趕快回醫院報到。」戴志浩也提到，目前AI-SWAS系統在傷口狀態（正常或不正常）的試驗中，得到90%的準確度，至於傷口症狀（腫、壞死、出血、膿）的實驗中，得到了91%的準確度。
為何靠AI及時判讀傷口很重要？
參與設計智慧術後傷口追蹤系統（AI-SWAS）台大醫電資所徐瑞澤也表示，新一代的智慧術後傷口追蹤系統，在傷口照片的判讀部份，已進入軟體自動判讀。「這項研究共針對46位病人拍攝131張傷口影像資料，先收集手術後每一天傷口的圖片做為資料庫，讓人工智慧學習辨別。」
徐瑞澤指出，AI-SWAS平台還包括修正病患上傳照片的編修軟體，修正明暗、顏色等問題，減少誤判的因素，也已經可以做到順利剃除皮膚上刺青被視為傷口的技能。目前該套系統僅限醫院內部、在Android平台上使用，預計最快2個月內可在Google Play商店上架，iOS平台則預估要再等4-6個月。
那麼，為何靠AI及時判讀傷口很重要？
AI-SWAS平台自動判讀，可以提供類似專家的第二意見，大幅減少醫護人員人工判讀的時間。戴志浩認為，「醫生可以透過這個平台，看我們的判斷跟資料庫有沒有一樣或矛盾。像是糖尿病病人傷口感染會紅腫痛，但他的末梢神經可能反應比較慢；或是像闌尾開刀的病人，有些反應比較遲鈍、化膿可能也沒感覺，等發覺感染常常是2、3週後。」
除了即時讓病患知道是否要回診，病人也獲得類似專家的第二意見，戴志浩指出，「對病人來說等於多一個人幫他看診，像有些病人手術後醫師可能擔心傷口會有問題，但他也無法叫病人每天回來看，透過這個平台也讓醫護人員以更便捷的方式進行遠端照護，節省病患往返與醫護工作量。」
目前這套系統主要在院內使用，但病人已可在家下載試用版本，戴志浩表示評估後續還須解決相關法律層面問題，未來才有機會廣泛運用。台大醫院也計劃在未來1年，將這套系統運用範圍擴大到各類傷口照護上。
