本網站使用相關技術提供更好的閱讀體驗,同時尊重使用者隱私,點這裡瞭解中央社隱私聲明當您關閉此視窗,代表您同意上述規範。
Your browser does not appear to support Traditional Chinese. Would you like to go to CNA’s English website, “Focus Taiwan" ?
こちらのページは繁体字版です。日本語版「フォーカス台湾」に移動しますか。
中央社一手新聞APP Icon中央社一手新聞APP
下載

人工智慧輔助判讀醫療資料 榮總明年首開AI門診

2018/12/26 13:20(12/26 15:57 更新)
請同意我們的隱私權規範,才能啟用聽新聞的功能。
請同意我們的隱私權規範,才能啟用聽新聞的功能。

(中央社記者劉麗榮台北26日電)科技部一年投入8000萬元,聯合台大、北醫和榮總結合人工智慧技術,建置台灣首座醫療影像標註資料庫,以提升醫療效率。榮總也已準備好,最快明年第1、2季開設AI門診。

人工智慧(AI)結合醫療是國際發展趨勢,醫療AI演算法的開發,需要大量的疾病標註資料,做為AI學習的標準答案,科技部從民國106年10月開始推動「醫療影像專案計畫」,結合學界AI專業研究人員,組成跨領域團隊,對醫療影像資料進行符合AI訓練需求的資料處理與編譯,並開發可自動分析判讀醫療影像AI演算法,,目前準確率都有8成以上。

科技部與台大、台北醫學大學和台北榮民總醫院等3個醫療團隊今天上午召開「從台灣醫療智慧出發 邁向智慧醫療的台灣」記者會。陳良基指出,電腦斷層照出來的影像有上百張,靠人力判讀體力負擔很大,資料庫能協助醫師判讀影像,未來這樣重複性工作可靠資料庫協助。

科技部表示,目前已建置4萬6450個案例的醫療影像,包括心臟冠狀動脈疾病、腦轉移瘤、原發性腦瘤、聽神經瘤、肺癌等疾病的電腦斷層、血管攝影、磁振造影或X光等15項影像資料集,其中1萬7950個案例標註了疾病資訊,未來將持續擴充。

陳良基說,資料庫是經過許多專業醫師標註,醫生在第一線判讀時,等於有整個團隊協助判斷病灶位置,可以協助醫師加速醫療影像判讀及提高診斷的一致性與精準度,也可以縮短病人就醫時間及減少侵入式檢查,目前先鎖定心、肺、腦等重大疾病,準確率也需要逐步提升,未來會擴展到其他領域。

榮總指出,醫療團隊針對腦部疾病,以AI自動偵測顱內轉移腫瘤,輔助醫師做診斷;而北醫則針對肺癌影像,透過深度標註與AI模型開發來協助肺癌病理分類、診斷與預後預測。

榮總放射線部主任郭萬祐透露,明年第1、2季榮總就會推出AI門診,鎖定脊椎、腦部、眼睛及心律不整等科目,讓醫師有更多時間與病患交流。

北醫說,肺癌有7成病患診斷時已是末期,透過AI演算法,可早期發現癌症,精準找到肺結節,並自動偵測病灶範圍,計算病灶大小,「在最短時間找到癌細胞,縮短大海撈針時間」。

台大醫學院內科教授王宗道進一步表示,過去要花20分鐘才能確診疾病,現在透過AI只需要2秒。

另外,科技部指出,醫療團隊建置的醫療影像及標註資料,將匯入國家高速網路與計算中心平台,提供研究團隊進行學術研究,資料將做去識別化處理,保護當事人隱私。(編輯:林孟汝)1071226

中央社「一手新聞」 app
iOS App下載Android App下載

本網站之文字、圖片及影音,非經授權,不得轉載、公開播送或公開傳輸及利用。

地機族
172.30.142.54