科技部启动台首座跨院医疗影像标注资料库 加速医疗影像AI发展
记者邱倢芯／综合报导
科技部联合国立台湾大学、台北荣民总医院、台北医学大学3大医疗团队，建置台湾首座本土化跨医疗院所之医疗影像标注资料库，锁定国人医疗需求的心、肺、脑等重大疾病，汇集国内顶尖医师的经验及专业智慧，对医疗影像进行疾病标注，将供其他研究团队与医疗影像建置团队合作研究，以AI科技促进国内医疗技术再提升。
科技部陈良基部长表示，台湾医疗人才辈出，医疗技术深获国际社会的肯定，是台湾引以为傲的成就。现在透过智慧医疗影像资料库的建立，以及医疗AI之研发与应用，将可为这样丰富宝贵的临床医疗经验，创造更大的价值，利用台湾医疗优势创造另一个台湾优势。
科技部指出，自106年10月开始推动「医疗影像专案计划」，结合3大医疗团队的专业医疗研究人员及国立台湾大学、国立台湾科技大学、国立交通大学、国立中央大学等学界AI专业研究人员，组成跨领域团队，对医疗影像资料进行符合AI训练需求之资料处理与编译，并将开发可自动分析判读医疗影像之AI演算法，以问题解决导向且能实际应用于医疗场域协助解决临床问题为目标。
历经一年的努力，目前已建置46,450个案例的医疗影像，包括心脏冠状动脉疾病、脑转移瘤、原发性脑瘤、听神经瘤、肺癌等疾病之电脑断层、血管摄影、磁振造影或X光等15项影像资料集，其中17,950个案例标注了疾病资讯，未来将持续扩充。
为激发出更多的创新应用，以扩大资料价值、提升资源投入效益，医疗团队建置之医疗影像及标注资料，将汇入国家高速网路与计算中心(国网中心)平台，提供其他研究团队与资料建置团队合作，进行医疗卫生目的之学术研究。
且科技部强调，资料在汇入国网中心前及提供利用前，都将做去识别化处理，保护资料当事人之隐私；医疗团队并已建立当事人动态同意机制，透过资料利用前对当事人之告知、资料利用情形之资讯回馈、当事人可选择退出资料利用等作法，保护个资当事人之资讯自主权。
医疗影像是目前主要的非侵入式诊断工具，每个疾病个案有数张到数百张影像，医师人工判读的工作相当繁重；若是能结合AI技术与医疗影像之疾病诊断标注进行研究，所开发之自动分析判读工具，不仅可以协助医师加速医疗影像判读及提高诊断的一致性与精准度，也可以缩短病人就医时间及减少侵入式检查，降低医疗的支出。
且在医疗资源缺乏的偏乡，也能更即时的诊断，进而让偏乡民众拥有更良好的医疗品质与效率。目前科技部「医疗影像专案计划」团队已开发相关的协助诊断技术：国立台湾大学团队针对心脏血管疾病，透过AI自动将冠状动脉结构与心肌血流功能融合；台北荣民总医院团队针对脑部疾病，以AI自动侦测颅内转移肿瘤，辅助医师做诊断；台北医学大学团队针对肺癌影像，透过深度标注与AI模型开发来协助肺癌病理分类、诊断与预后预测。