胸腔X光結合AI 揪出早期肺癌
圖為偏鄉行動醫療車上X光機設備。 (資料照)
輔助醫師及早診斷 準確度逾8成 明年首季用於偏鄉行動醫療車
〔記者林惠琴/台北報導〕肺癌為國人癌症死因之首,成功大學研發「運用人工智慧(AI)技術建構胸腔X光影像偵測癌症疑似病灶模型」,經由判讀胸腔X光片揪出肺部結節,可輔助醫師及早診斷肺癌,準確度已高達八成以上,預計最快明年第一季應用於偏鄉行動醫療車,未來也會導入健保系統,協助偵測各醫療院所上傳影像有無異常,以利早期發現與治療肺癌。
成大團隊研發模型 聯合國推舉為全球十大AI團隊
成大醫院健康數據資源中心執行長蔣榮先的AI團隊,去年因應武肺疫情,開發模型判讀胸腔X光影像可偵測疑似COVID-19患者,於世衛舉辦的國際COVID-19科技防疫黑客松大賽獲得肯定,也被聯合國教科文組織推舉為全球頂尖十大AI團隊之一。
蔣榮先將此套模型改良用於揪出肺部結節,經使用美國、日本、越南等地大型公開資料庫及國內健保資料庫X光片進行AI深度學習模型訓練,目前每張判讀時間在一分鐘內,精準度可達到八成以上,相當於一般資深醫師判讀水準。
以今年一至九月來說,全台胸腔X光就拍攝六五五萬張,蔣榮先指出,醫師工作繁重,加上有些結節發生在不易發現的部位,人工一一判讀難免受限。
蔣榮先以某醫院上傳的兩張胸腔X光片為例,一開始醫師判定正常,但不到一個月透過電腦斷層檢查,發現是肺癌;但使用AI確認X光片,第一時間就發現異常,顯然可當作醫師的「捕手」,有點類似「快篩」概念,先進行過濾、分流,找出高風險患者。
每張X光片判讀不到1分鐘 將與健保系統結合
蔣榮先說明,過去行動醫療車出去為民眾拍攝X光片後,等到醫師判讀完畢、發現問題,可能都是數週以後的事,若結合AI就可及時「示警」異常,讓醫師及早介入診斷與治療,此套AI模組預計最快明年第一季可在嘉義偏鄉行動醫療車上使用,未來也可用於急診等人力較吃緊之處。
健保署長李伯璋表示,此套AI模組也將與健保系統結合,可望就各醫療院所上傳的胸腔X光影片進行判讀,發現異常就及時回饋給醫師評估,最快明年上半年就可導入。
成大醫院健康數據資源中心執行長蔣榮先(左三)團隊開發的AI模組將與健保署合作。(記者林惠琴攝)
成大團隊開發的AI模組,預計最快明年第一季應用於偏鄉行動醫療車,未來也會導入健保系統。圖為偏鄉行動醫療車。 (資料照)
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