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AI輔助加速診斷疾病 北榮、北醫、台大發表研發成果

2020/08/20 14:49

北榮、北醫、台大團隊在科技部補助下,分別針對腦、肺、心研發智慧醫療影像診斷工具,今天發表相關成果,不僅檢測時間可大幅縮短,未來也極具商業化價值。(記者楊綿傑攝)

〔記者楊綿傑/台北報導〕重大疾病診斷,AI也可以幫上忙!精準健康產業是政府6大核心戰略之一,而藉由醫療影像輔助智慧醫療是其中重點項目,北榮、北醫、台大團隊在科技部補助下,分別針對腦、肺、心研發智慧醫療影像診斷工具,今天發表相關成果,不僅檢測時間可大幅縮短,未來也極具商業化價值。

台北榮民總醫院與台灣人工智慧實驗室研究團隊合作開發的腦轉移瘤AI輔助診斷系統(DeepMets®),將累積30年由專業放射科醫師所標註1000筆以上個案作為初始模型訓練,又加入健保署影像資料庫包含23家醫學中心超過3000筆之腦部磁振造影影像完成AI模型聯合訓練以及優化,已可做到對不同廠牌機器的影像精準辨識。

北榮放射線部主任郭萬祐指出,AI輔助診斷系統已於院內胸腔內科AI輔助門診上線,協助偵測肺癌腦轉移瘤病灶,包括腦轉移瘤病灶並計算數量、最大徑與體積等重要資訊,自去年迄今已應用於超過1500個病例,醫師閱片時間由人工至少10分鐘縮短為30秒鐘,患者診療流程也由2週縮短為半天,不僅加速治療方針擬定,也減輕患者苦等檢查報告的焦慮。

而台北醫學大學團隊將主軸放在肺部疾病應用,分別開發出了利用深度標記電腦斷層影像為基礎所建立的肺結節偵測、良惡性分類及自動報告演算法的AI系統,以及應用在數位肺癌病理影像的全玻片數位病理自動偵測癌症區塊與細胞分析演算系統。

台北醫學大學副校長陳震宇表示,過去醫師判讀影像須耗費20至30分鐘,透過AI輔助,可在10秒鐘自動產生評估報告,且醫師後續只須進行5分鐘的覆核,而全玻片病理偵測與細胞分析可以加速肺癌病理診斷與協助定量亞型肺腺癌的分析,有如從太空中找尋地球上某棟建築物,甚至可分析建築物的特點。

台大醫學院/醫院團隊則專注在心臟血管系統相關應用,台大醫學院內科教授王宗道說,透過與國際廠商NVIDIA共同開發出全世界唯一能自動分類及計算「心臟主動脈鈣化/脂肪全自動分析AI模型(HeaortaNet®)」,準確度達94.2%,分析一個病例只需要0.4秒,目前已在台大醫院影像醫學部、健保影像大資料庫平台使用於超過5000個病例,達到輔助報告及建置國人心血管疾病風險預測模式。

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