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進入胸腔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）
