台大AI辅助 诊断心血管病仅0.4秒

台大AI辅助 诊断心血管病仅0.4秒。(示意图/Shutterstock)

配合智慧医疗兴起，科技部结合AI推动医疗影像专案，补助台大、台北荣总、台北医学大学，组成跨域研究团队，建立医疗影像人工智慧训练资料库，做医疗与研究使用，并研发特色智慧医疗影像诊断工具，加速我国医疗影像分析及判读人工智慧化。

科技部表示，台北荣总与台湾人工智慧实验室研究团队合作，共同开发的脑转移瘤AI辅助诊断系统，以院内累积30年专业放射科医师标注逾千笔个案，作为初始模型训练，再加入健保署影像资料库，包含23家医学中心超过3000笔脑部磁振造影影像，完成AI模型优化。

科技部提到，上述系统已于台北荣总神经影像及胸腔内科AI辅助门诊上线，协助侦测肺癌脑转移瘤病灶，并从2019年使用后，已应用超过1500起病例，医师阅片时间也从人工至少10分钟缩短到30秒，患者诊疗流程也从2周缩短为半天。

北医团队则将主轴放在肺部疾病应用，分别开发出利用深度标记电脑断层影像为基础所建立的肺结节侦测、良恶性分类及自动报告演算法AI系统，以及应用数位肺癌病理影像的全玻片数位病理自动侦测癌症区块与细胞分析演算系统，准确率达95％以上，医师阅片确认只须5分钟。

台大与台大医院团队则专注心脏血管相关应用，团队与绘图晶片大厂辉达（NVIDIA）共同开发的心脏主动脉钙化、脂肪全自动分析AI模型，为全球唯一能自动分类及计算胸腔钙化、脂肪定量的AI模型，心脏分割准确度达94.2％，分析1起病例仅须0.4秒。系统已在台大医院影像医学部、健保影像大资料库平台使用，并应用超过5000个病例，用于辅助报告及建置国人心血管疾病风险预测模式。