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視覺智慧引領AI照護，重構燒燙傷醫療未來
Visual Intelligence for Smarter Intensive Burn Care
林口長庚燒燙傷中心視覺人工智慧實驗室 CGMH Burn Center Visual-Driven Intelligence Lab (VDI Lab) 成立於 2025 年，由林口長庚燒燙傷中心、陽明交通大學與長庚大學人工智慧團隊共同組成，致力於發展結合視覺自然影像分析、自然語言處理、多模態人工智慧模型與視覺問答技術的臨床應用。
實驗室以燒燙傷照護為起點，並逐步延伸至鼻整形與顱顏重建。研究涵蓋燒傷面積與深度自動評估、吸入性嗆傷風險預測、量化鼻整形規劃，以及顱顏正顎手術的 3D 影像分析與風險預測，並整合病歷與影像分析發展臨床智慧決策支援系統。目標是打造可實際落地的 AI 工具，提升臨床照護的精準度、效率與人性化。
研究主題
結合臨床量化研究與 AI／計算方法，橫跨燒傷、鼻整形與顱顏重建
燒傷預後與大數據分析
運用長庚研究資料庫（CGRD）分析燒傷病患預後，涵蓋輸血策略、感染、住院天數與重建負擔等臨床課題。
燒傷影像 AI（TBSA／深度／嗆傷）
以深度學習自動辨識燒傷面積（TBSA）、深度與臉部傷口，並建立吸入性嗆傷風險預測模型，提供客觀評估輔助臨床決策。
量化鼻整形
以影像 landmark 與角度量測客觀化鼻整形術前後變化，建立可重現的美學評估與術後預測方法。
顱顏與正顎深度學習
結合 CBCT 與 3D 影像的顱顏 landmark 自動偵測與軟硬組織預測，應用於正顎手術規劃與 Bad Split 風險評估。
多模態臨床 AI 與 3D
整合影像、文字與結構化臨床資料的多模態模型，以及 3D 傷口重建與體表計算，拓展量化醫療的維度。
影像標註與量測工具
自行開發 landmark 標註與量測工具，支援 intra／inter-rater 信度驗證，作為臨床影像量化研究的方法學基礎。
研究團隊
跨領域專業團隊，結合醫學與工程技術
黃志榕 醫師
整形外科醫師
燙傷重症醫學、資訊科學
林英嘉 博士
資訊工程博士
自然語言、大型語言模型
鍾翊方 教授
生物醫學資訊教授
醫學影像分析
陳煒竣
生物醫學資訊
碩士生
發表論文
我們的研究成果發表於國際知名期刊
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Machine learning approach for predicting inhalation injury in patients with burns
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