中國醫藥大學副校長蔡輔仁指骨齡X光判讀傳統要翻書找圖譜，現在AI立即判讀。（記者蔡淑媛攝）

〔記者蔡淑媛／台中報導〕中國附醫今天正式啟動AI人工智慧醫院，籌備3年，累積大數據與AI醫療判讀，導入心、腎、兒眼、胸腔、乳房外科等個8科使用，整合骨齡、腦波、染色體、糖尿病眼底病變等大數據，將更快速、精準診斷及預測醫療策略，院長周德陽指未來除提供該院體系，也進一步擴展至偏鄉、跨科治療。

中國附醫眼科部主任蔡宜佑指眼底檢查經AI判讀，即早發現糖尿病視網膜病變，如同資深眼科醫師。（記者蔡淑媛攝）

中國醫藥大學副校長、兒童遺傳醫療權威蔡輔仁指出，AI導入兒科遺傳醫療來說，他及醫療團隊傳輸儲存超過3萬筆兒童X光骨齡病歷資料，並經過至少半年的測試及修正，透過AI大數據分析，可迅速判讀兒童骨齡，節省時間超過95%，不但節約醫病時間，也有利醫師擬定更精確醫療策略，為病童做更多事。

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中國附醫啟動AI人工智慧醫療醫院。（記者蔡淑媛攝）

蔡輔仁說，運用該兒童骨齡大數據累積，也能應用於國內偏鄉醫療，為當地醫師精確判讀骨齡等孩子的發育狀況，讓兒科遺傳醫療更普及，甚至該系統也能推廣至全世界，他強調「AI醫療不會取代醫師，但會改變醫療人力調配」成為醫師的好幫手，不再忙於鎖事，使醫療更精準、先進，提升醫療品質。

中國附醫眼科部主任蔡宜佑表示，AI醫療已運用於眼底檢查的判讀，糖尿病視網膜病變是國人失明原因的第3名，目前輸入70萬筆眼底檢查資料，經AI整合判讀準確率高達95%，供家醫、新陳代謝、內科等醫師可預測和判斷早期病變患者，就像身邊有個資深的眼科醫師協助診斷。

一般糖尿病患者就醫內科醫師，但不一定會去看眼科，即使做眼底檢查，非眼科醫師也難以發現眼部病灶，但現在只要有儀器做檢查，AI就能協助判讀，找出出血點，以1名64歲的糖尿病患者檢查後，AI就發現其95%機率有視網膜病變，建議轉診。蔡宜佑說，未來該系統也將發展青光眼、黃斑部病變檢查的判讀，減少國人失明的前2名發生風險，推廣至基層和偏鄉醫療。

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