新冠肺炎疫情在國際間持續延燒，我國截至7日已經有八周無本土案例，宣布境內解禁；我國能夠防疫成功，是靠「精準防疫」。為提升篩檢效率和精準度，台北醫學大學附設醫院和台灣人工智慧實驗室合作，打造自動偵測新冠肺炎的「胸腔X光偵測系統」，並應用到醫院標準流程，以減少篩檢次數及醫療費用。

北醫附醫院長陳瑞杰表示，如果病人沒有出現一些可以輔助判斷的症狀，可能需要花幾天的時間才會被確診。

這個偵測系統以AI辨識醫院上傳的胸部X光片，可即時顯示肺炎特徵位置及偵測肺部遭受感染的可信度數值，提供給臨床醫師，減少篩檢次數及醫療費用，進一步加速醫院既有處治流程。

副院長魏柏立表示，過去醫院收到疑似確診案例時，第一時間便進行胸腔X光檢查及RT-PCR篩檢，檢測確診後需透經CDC通報，收到報告消息至少需2至3天，再決定入住或離開負壓隔離病房；假設一千位疑似案例做「PCR篩檢」，而每位PCR篩檢自費費用預估為3000元，總計將花費300萬元再加上等待檢測結果時間，恐會影響病患治療的即時性。

若透過AI模型的特異性(Specificity)數值，便可從大量疑似病患中透過「胸腔X光偵測系統」找出真陰性(True Negative)案例。

魏柏立說，未來也會將AI系統建置於臨床試驗並持續加入更多臨床資料，讓訓練模型困難度提升，使精進系統準確率及穩定性，以大幅降低PCR普篩所需醫療資源及費用。

(經濟日報)