台北醫學大學團隊將臨床大數據整合AI，耗時2年打造出「肺癌臨床智能決策輔助系統」。（記者楊綿傑攝）

〔記者楊綿傑／台北報導〕全球首創！面對新國病肺癌，治療分秒必爭，由台北醫學大學團隊將臨床大數據整合AI，建構從診斷到治療用藥6項模型，涵括影像、臨床數據等全方位內容，耗時2年打造出「肺癌臨床智能決策輔助系統」，可提供醫師與病患診斷、用藥、預後評估，目前已投入臨床試驗。

根據國健署資料，肺癌在台灣發生率排名前三，而死亡率更是排名第一，5年存活率約26%，發現的時候常是末期。而肺癌治療決策需要多方面考量，包括診斷時的精準影像內容，治療及用藥所考慮的致癌基因變異等多項複雜因素，若能使用大數據和AI有助於早期決策，可提高醫療效能。

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由北醫副校長陳震宇所組研究團隊，集合跨領域專家，在科技部支持下，將AI大數據加值，運用創新人工智慧肺癌模組，輔助臨床電腦斷層攝影與數位病理影像判讀，結合臨床數據與基因資料，領先全球開發出創新平台「肺癌臨床智能決策輔助系統」。

陳震宇指出，團隊開發的「全自動低劑量電腦斷層肺癌基因突變預測模型」可自動從300多張電腦斷層影像自動偵測腫瘤，並精確切割運算，判斷腫塊類型和可能的基因突變，自動報告肺結節的處理建議。

此外，並透過與雲象科技合作，延伸開發出「全自動數位肺腺癌病理基因突變預測選藥模型」，可快速自動標註，並預測表皮生長因子受體（EGFR）最常見基因的突變狀態，結合病理與千人臨床數據，有助於提早精準用藥。

團隊還開發「病理報告自然語言處理（NLP）自動判讀選藥建議系統」與「肺腺癌全基因用藥建議模型」，以人工智慧自然語言處理技術，輸入病人的病理報告即可自動得到存活率較高的健保與自費用藥推薦。並將治療效果和存活期做串聯，篩選出與病患相似且預後最佳的選藥治療建議，如同集合幾十個閱讀過上百份病理報告的專家共同所做的決策。

而對於晚期肺癌無法開刀或已經轉移復發，系統亦會自動將病人狀況媒合全球新藥試驗場域，讓病人有機會媒合最適合的臨床試驗，為患者帶來新興的治療方向。

陳震宇說，此計畫進入第三年，除了所開發技術模型已申請國內外專利中，也結合不同醫院進行臨床驗證，未來將朝向產品化發展，投入實際治療應用。

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