醫療AI應用因疫情而突破醫界抗拒,加速各國審核與開放AI輔助診斷應用,現在更進一步結合流程機器人(RPA)等其他領域的AI,日本東京齒科大學(TMDU)為此與富士通(Fujitsu)合作,在2021年2~9月間,從事疫情下整合AI實證研究。
根據富士通發布新聞,這次與TMDU的AI合作,並非單一AI研發,而是3個領域的AI整合實驗:一、胸部X光輔助診斷AI;二、多重資料病況預測輔助AI;三、醫療院所看護行政業務預測AI。
由於COVID-19(新冠肺炎)進入全球性大流行,肺部輔助診斷AI是全球IT業界的研發重點,富士通在這個領域並不處於領先地位,因此強調的是能處理DICOM標準醫療影像資料,資料匿名同時進行學習,以及與另2種AI連動。
在判斷看診者罹患肺炎後,由於病情演化很快,下一步的病況演化不能等下一張肺部X光影片,因此病狀預測輔助AI就要同步檢查驗血、病毒培養、個人歷史病例等資料,判斷惡化機率與病況演化速度,據此決定患者處置優先順序,對許多醫療體系面臨崩潰的國家來說,優先順序的判斷很重要。
至於疫情造成醫療體系崩潰的原因,主要在病患大量湧進時來不及調度人力與醫療資源,若能在某種程度預知未來2~3天的工作量,就有助於避免醫療崩潰,而富士通的前2種AI能大致預測有多少病患、及每個病患未來需投入的資源量,第3種AI就是RPA自動排程,迅速呈現未來工作量,避免醫療崩潰問題發生。
這3種AI目前市場上個別都存在,但連動服務仍未出現,也還沒有同時兼顧各資確保問題的解答,富士通推出整合性服務,對醫療院所而言不僅能減低工作負擔,還能壓低違法風險,若能進一步整合肺炎以外的疾病AI輔助診斷技術,對醫院經營會更有幫助。
由於這次的AI不只是輔助診斷或行政流程,甚至可以說是醫院經營AI服務,因此實驗期較長,富士通希望能在2022年3月底前上市銷售。
(原始網頁,DIGITIMES/范仁志)