北医附医临床用AI秒读「胸腔X光」 盼精准揪「真阴性」
▲新冠肺炎病毒会攻击肺部。（图／取自免费图库pixabay）
为提升筛检效率，台北医学大学附设医院率先与台湾人工智慧实验室合作，将能自动侦测武汉肺炎的「胸腔X光侦测系统」应用到医院标准流程。医师指出，该侦测系统以AI辨识医院上传的胸部X光片，可即时显示肺炎特征位置及侦测肺部遭受感染的可信度数值，并提供给临床医师。
从武汉肺炎爆发以来，台湾确诊病例不多，因此不是所有医师都有诊断武汉肺炎的经验，如果病人没有出现一些可以辅助判断的症状，可能需要花几天的时间才会被确诊。北医附医陈瑞杰院长表示，该系统可将院内收案的疑似案例透过AI即时侦测，减少筛检次数及医疗费用，进一步加速医院既有处治流程。
北医附医医务副院长魏柏立进一步说明，目前医院收到疑似确诊案例时，第一时间便进行胸腔X光检查及RT-PCR筛检，检测确诊后需透经CDC通报，收到报告消息至少需2-3天，再决定入住或离开负压隔离病房；假设一千位疑似案例做「PCR筛检」，而每位PCR筛检自费费用预估为3,000元，总计将花费300万元再加上等待检测结果时间，恐会影响病患治疗的即时性。
▲临床运作流程与加入武汉肺炎侦测系统的比较。（图／北医附医提供）
为了优化目前医疗既有流程，与台湾人工智慧实验室团队讨论，希望透过与以往不同的AI机器训练模型方式，重视AI模型之特异性（Specificity）数值，并从大量疑似病患中透过「胸腔X光侦测系统」找出真阴性（True Negative）案例，以大幅降低PCR普筛所需医疗资源及费用。
魏柏立说，系统将建置于临床试验并持续加入更多临床资料，未来当病患完成胸腔X光片拍摄，将影像上传至AI胸腔X光侦测系统，即可在短时间内侦测病患肺炎特征可信度数值，医师可针对AI系统侦测可信度高案例做进一步检测与治疗，也可减少因为没有即时确诊而造成的风险。