應用AI判讀醫療影像 速度快、準確度高

人工智慧應用包含醫療影像判讀，科技部聚焦腦部、心臟和肺部疾病，補助台大、榮總和北醫團隊，研發出幾款「智慧醫療」影像診斷工具，可以即時分析患者的資訊。

點開系統，即時顯示「腦轉移瘤」的位置和相關分析，台北榮總和台灣人工智慧實驗室，把數千筆「腦部磁振造影」影像，結合AI模型訓練，可以即時偵測出肺癌的腦轉移瘤病灶，而且大幅縮短閱片時間。

台北榮總放射線部主任郭萬祐表示，「（平常）看一個個案10分鐘是一定要的，肺癌因為它的生理跟解剖的關係，很容易轉移到腦部，所以我們用這個肺癌的病人當做我們這個研究的焦點。30秒之內，你幾乎就可以決定接下去我們要是怎麼去治療這個病人。」

同樣利用AI技術打造的醫療影像判讀，北醫把重點放在「肺結節」偵測，還有良性、惡性分類，還能在10秒鐘之內，產生具有國際標準的肺癌篩檢標準化報告，準確度高達95%。

台北醫學大學副校長陳震宇表示，「就是用電腦斷層去偵測，去分類，就是辨識良惡性，可以用AI的技術，讓醫師免除去背誦那些12345的細節，但是AI就幫你判讀了。（系統）抓到那個病灶以後，我們還可以進一步去告訴說，這是哪種細胞亞型。」

從原始的胸腔影像，自動分析出脂肪等相關數據，還能預測疾病風險。台大團隊，開發全球唯一能自動分類，並計算胸腔鈣化、脂肪定量的AI模型，分析一個病例只要0.4秒，還能用於疾病風險預測。

台大醫學院內科教授王宗道表示，「心臟脂肪跟心臟的這個，我們未來會發生心肌梗塞、心臟衰竭、甚至腦中風都有很密切的關係，它的時間從傳統標註大概40分鐘縮短到0.4秒，我們訓練的這個影像是接受了大概3萬張的影像來做訓練，所以準確度大概到94%。」

科技部聚焦在常見的腦部、心臟和肺部疾病，補助台大等單位，將人工智慧和深度學習，應用到醫療影像判讀，能快速分析疾病的綜合資訊，甚至是疾病預測風險。未來也將和國研院等單位，建立資料共享平台等機制，希望加速醫療AI技術發展。