AI自動偵測模型 快速揪出胰臟癌

林周義/台北報導
·2 分鐘 (閱讀時間)
健保署昨日舉辦「健保25週年 健保資料人工智慧應用研討會」,邀請各家醫院分享健保資料在AI的運用成果。其中,台大醫院內科部主治醫師、醫學院內科教授廖偉智的團隊,召集醫學、資工、數學等人才,開發出世界首創的PANCREASaver模型,可自動從電腦斷層影像中偵測胰臟癌。(林周義攝)
健保署昨日舉辦「健保25週年 健保資料人工智慧應用研討會」,邀請各家醫院分享健保資料在AI的運用成果。其中,台大醫院內科部主治醫師、醫學院內科教授廖偉智的團隊,召集醫學、資工、數學等人才,開發出世界首創的PANCREASaver模型,可自動從電腦斷層影像中偵測胰臟癌。(林周義攝)

胰臟癌有「無聲殺手」之稱,死亡率幾乎等於發生率,主要是初期腫瘤太小看不出,病患被發現時往往已是末期。加上醫院要判斷病患是否罹癌,必須靠肉眼檢查影像,但每次電腦斷層掃描影像就有500張,醫師看得相當辛苦。台大醫院搜集3000筆影像資料,開發出全球首創AI自動偵測模型,經健保資料庫驗證,準確率達9成以上。

台大醫院內科部主治醫師、醫學院內科教授廖偉智表示,胰臟癌發生率逐年攀升,超過8成患者確診時已無法動手術,6成確診已是癌末。胰臟癌之所以難發現,主要是無明顯症狀。與此同時,醫師平均每月要查看300、400名病患的影像,每人照1次是500張,以每個人每月1次來算,1名醫師1個月要看20萬張影像!而且還是在手術、門診空檔完成,醫師辛苦,患者也很難在黃金期被檢出。

廖偉智與台大應用數學所教授王偉仲合作,召集醫學、資工、數學等人才,搜集出約3000筆胰臟癌病變與對照組的電腦斷層影像,標記出腫瘤位置,供模型訓練。台大MeDA實驗室以人工智慧搭配高效能GPU計算,開發演算法並反覆測試,進而訓練出PANCREASaver模型,可自動從電腦斷層影像中偵測胰臟癌。

台大醫院放射科診斷胰臟癌準確率是93%,但PANCREASaver模型準確率提升至98%,可找出小於2公分的初期癌,甚至1公分的腫瘤。這項創舉已在7月刊登於《刺胳針數位醫療》期刊。

團隊進一步用健保署全國性資料,最終取得正確率91.1%、敏感度90.9%、特異度93.1%的成果。廖偉智稱,此模型已在台大醫院試驗,可補肉眼判讀的不足,讓醫師診斷多一道認證,達到及早發現、及早治療的目標。

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