台大AI輔助 診斷心血管病僅0.4秒

李侑珊/台北報導

配合智慧醫療興起,科技部結合AI推動醫療影像專案,補助台大、台北榮總、台北醫學大學,組成跨域研究團隊,建立醫療影像人工智慧訓練資料庫,做醫療與研究使用,並研發特色智慧醫療影像診斷工具,加速我國醫療影像分析及判讀人工智慧化。

科技部表示,台北榮總與台灣人工智慧實驗室研究團隊合作,共同開發的腦轉移瘤AI輔助診斷系統,以院內累積30年專業放射科醫師標註逾千筆個案,作為初始模型訓練,再加入健保署影像資料庫,包含23家醫學中心超過3000筆腦部磁振造影影像,完成AI模型優化。

科技部提到,上述系統已於台北榮總神經影像及胸腔內科AI輔助門診上線,協助偵測肺癌腦轉移瘤病灶,並從2019年使用後,已應用超過1500起病例,醫師閱片時間也從人工至少10分鐘縮短到30秒,患者診療流程也從2周縮短為半天。

北醫團隊則將主軸放在肺部疾病應用,分別開發出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AI系統,以及應用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,準確率達95%以上,醫師閱片確認只須5分鐘。

台大與台大醫院團隊則專注心臟血管相關應用,團隊與繪圖晶片大廠輝達(NVIDIA)共同開發的心臟主動脈鈣化、脂肪全自動分析AI模型,為全球唯一能自動分類及計算胸腔鈣化、脂肪定量的AI模型,心臟分割準確度達94.2%,分析1起病例僅須0.4秒。系統已在台大醫院影像醫學部、健保影像大資料庫平台使用,並應用超過5000個病例,用於輔助報告及建置國人心血管疾病風險預測模式。