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胸腔X光結合AI揪出早期肺癌 明年結合健保系統上線
2021-12-24

來源:自由時報 記者林惠琴

肺癌為國人癌症死因之首,成功大學研發「運用人工智慧(AI)技術建構胸腔X光影像偵測癌症疑似病灶模型」,經由判讀胸腔X光片揪出肺部結節,輔助醫師及早診斷肺癌,準確度已高達8成以上,預計最快明年第一季應用於偏鄉行動醫療車,未來也會導入健保系統,偵測到各醫療院所上傳影像異常就立即回饋,有助於早期發現與治療肺癌。

成大醫院健康數據資源中心執行長蔣榮先的AI團隊,去年因應武漢肺炎(新型冠狀病毒病,COVID-19)疫情,開發模型判讀胸腔X光影像偵測疑似COVID-19患者,不只於世衛舉辦的國際COVID19科技防疫黑客松大賽獲得肯定,也被聯合國教科文組織推舉為全球最頂尖10個AI團隊之一。

蔣榮先指出,當PCR檢測COVID-19逐漸成熟、廣泛應用於診斷後,就將此套模型改良成揪出肺部結節,並將肺部影像切割為16個區塊,加速AI判讀,經過利用美國、日本、越南等地大型公開資料集使用,以及透過國內健保資料庫X光片,進行深度學習模型訓練,目前每張判讀時間在1分鐘內,精準度可達到8成以上,相當於是一般資深醫師的判讀水準。

以今年1至9月來說,全台胸腔X光就拍攝655萬張,蔣榮先指出,在醫師工作繁重的情況下,人工一一判讀難免受限,以某醫院上傳的2張胸腔X光片為例,一開始醫師判讀認為正常,但不到一個月內,進一步透過電腦斷層檢查發現是肺癌;然而使用AI確認時,第一時間就發現有異常。

蔣榮先說明,顯然開發的AI模組可當作醫師的「捕手」,有點類似「快篩」的概念,先為醫師過濾與分流,並可望協助醫師判定近橫膈膜、肺門、肋骨或鎖骨後方、心臟後方、血管密集處等不易發現的結節,找出高風險患者。

此套AI模組預計最快明年第一季先在嘉義偏鄉的行動醫療車上使用,蔣榮先說明,過去行動醫療車出去為民眾拍攝X光後,要等到醫師判讀完畢、發現問題,可能都是數週以後才有結果,但若可結合AI,就可及時「示警」異常,讓醫師及早介入診斷與治療。此外,也可用於急診等放射科醫師人力較吃緊之處,提高醫療品質。

健保署長李伯璋表示,此套AI模組也將與健保系統結合,可望就各醫療院所上傳的胸腔X光影片進行判讀,當發現異常時,就及時回饋給醫師評估,有助於肺癌早期病人診斷,預計最快明年上半年就可導入。

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