【封面故事】臺灣醫療影像AI 真相與幻象(三):臺灣醫療影像AI百花齊放

2021/02/11
【封面故事】臺灣醫療影像AI 真相與幻象(三):臺灣醫療影像AI百花齊放
全民健保開辦至今滿25年,累積巨量就醫紀錄結構化資料及醫療影像,成為國際間發展大數據分析與醫療AI的一大寶庫。健保署自2019年開放外界以產學合作方式使用。

Cover Story | 封面故事 2021年 Vol. 81

臺灣醫療影像AI 真相與幻象(三):臺灣醫療影像AI百花齊放

專題企畫/彭梓涵、吳培安 撰文/吳培安、彭梓涵 採訪整理/彭梓涵、吳培安、李林璦 美術設計/黃黛鵑

臺灣平均每位醫師服務人口數約507.43人,已超越日、韓。

其中放射師服務的人口數更高達4,065位,是美、澳、韓3-4倍。

全球紛紛把希望轉向醫療科技,盼解決醫護人力不足問題,

2012年開始,美國FDA陸續批准醫療AI,已批准84項。

各界普遍認為,「醫療影像AI」是臺灣臨床發展阻力最小的技術,

政府政策更透過不同計畫扶持、電子業更大舉進軍AI醫療,

如今百花齊放盛況,卻僅2項醫療AI獲TFDA批准,

臺灣醫療影像AI面臨的是一場「真相」還是「幻象」?

為何重重困境?又該如何突破?


專題企畫:彭梓涵、吳培安

撰文:吳培安、彭梓涵

採訪整理;彭梓涵、吳培安、李林璦

美術設計:黃黛鵑


臺灣醫療影像AI百花齊放

全民健保開辦至今滿25年,累積巨量就醫紀錄結構化資料及醫療影像,成為國際間發展大數據分析與醫療AI的一大寶庫。

健保署自2019年開放外界以產學合作方式,在符合個資保護法前提下,正式開放外界以產學合作方式申請電腦斷層(CT)、核磁造影(MRI)影像,訓練AI演算法及模型。

試辦計畫共計15件申請案件,包含醫界9家、學界6家,其中10案為產學合作。研究成果包括:

全方位腦轉移瘤人工智慧診斷系統輔助門診:

由臺北榮總放射科主任郭萬祐與交通大學、陽明大學、以及瑞典哥德堡Chalmers科技大學跨國合作開發的成果,該技術是建立於過去與臺灣人工智慧實驗室(AILabs)合作開發腦轉移瘤AI輔助診斷系統上。

升級版的DeepMets®-Plus,採用聯邦式學習法,運用健保署雲端集中式影像資料庫,克服來自不同醫療院所、不同廠牌影像資料的異質性,成功協助偵測肺癌腦轉移瘤病灶,同時也提升醫療作業流程效率及品質。

BodyPart 醫學影像身體部位AI辨識與 COVID-O2 模型跨國聯邦學習:

臺灣大學王偉仲教授建立了可辨識影像對應人體部位的「BodyPart 智慧檢索系統」,在無需標註的情況下,正確且快速地分辨頭、頸、胸、腹部各器官。

王偉仲同時也參與國際大廠 NVIDIA研究,利用AI模型預測 COVID-19 症狀患者補充氧氣的需求。

人工智慧胰臟診斷輔助工具──PANCREASaver:

為臺大醫院內科部主治醫師廖偉智與臺大應用數學所教授王偉仲合作開發,全球首創CT影像自動辨識胰臟癌 AI 偵測模型。

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,在全國性資料庫大規模驗證下,正確率高達 91.1%,其整合至醫學影像擷取及傳輸系統 (PACS),可輔助快速診斷胰臟癌。

智慧化腦轉移腫瘤自動輪廓勾勒及效能評價系統分析:

該系統是由臺大醫院許哲瑜醫師所開發的高精準立體放射手術全程規劃智慧顧問,其建立腦轉移瘤及周圍危及器官之自動標註系統,可提供腫瘤標註結果評估。

除此之外,此系統還能依據腦部MRI影像,預測術後遠端復發速率,以及提供腫瘤與周圍危及器官之距離參數,作為醫師手術及術後判讀依據。

結合全民健保CT影像大數據建立國人心血管疾病風險預測模型:

由臺灣大學李文宗、王宗道教授與NVIDIA合作開發的心臟主動脈鈣化/脂肪全自動分析AI模型(HeaortaNetR)。

此AI模型是目前全世界唯一能自動分類及計算胸腔鈣化/脂肪定量的模型,可將醫師影像判讀時間,從約40分鐘壓縮至0.4秒,心臟分割準確度達94.2%,大幅提升胸部CT附加價值,落實精準醫療。

基於健保署之巨量資料驗證肺部AI診斷輔助系統:

為北醫附醫陳榮邦主任建置肺結節CT影像診斷輔助系統(Deep-Lung:LungRads),其結合深度學習與放射圖譜演算法,能於20秒內篩檢出肺結節病灶位置、協助肺結節良惡性判斷、自動產出國際標準臨床處置報告。

鼻咽癌自動分期( T stage ) AI模型:

由於頭頸部位解剖構造複雜,判讀不易,亞東醫院郭冠宏醫師運用頭頸部MRI影像建置AI模型,其串接臨床流程並整合至醫療影像報告系統(RIS),可即時判讀腫瘤位置以及自動將腫瘤分期。

>>本文節錄自《環球生技月刊》Vol. 81

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