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科技部啟動臺灣醫療影像資料庫 加速醫療AI發展

2018/12/26彭梓涵

科技部啟動臺灣醫療影像資料庫 加速醫療AI發展。(攝影:彭梓涵)

科技部啟動臺灣醫療影像資料庫 加速醫療AI發展。(攝影:彭梓涵)

科技部今(26)啟動臺灣首座跨醫療院所醫療影像標註資料庫,科技部聯合臺大、榮總、北醫3大醫療團隊,鎖定國人醫療需求心、肺、腦重大疾病,透過大量疾病資料標註,開發醫療AI演算法,促進國內醫療技術在提升。

科技部自106年10月開始推動「醫療影像專案計畫」結合3大醫療團隊的專業醫療研究人員及學研單位AI專業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。

科技部陳良基部長表示,「AI for Health」是政府推動的重要項目,臺灣醫療人才輩出,醫療技術深獲國際社會的肯定。現在透過智慧醫療影像資料庫的建立,以及醫療AI之研發與應用,為寶貴的臨床醫療經驗,創造更大的價值,科技部這項計畫期望更多學研相關單位加入,針對華人體系創造新的診療診斷方式。

目前已建置46,450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、肺癌等疾病之電腦斷層、血管攝影、磁振造影或X光等15項影像資料集,其中17,950個案例標註了疾病資訊,未來將持續擴充。

參與此次科技部計畫的臺北榮民總醫院,由8個團隊組成,針對骨骼關節、心肝肺、腦、頭頸、眼科進行影像資料收集建置與AI系統開發,除此之外也注重病人醫療影像在人工智慧研究的取得和使用上的法律、倫理與資安的同意機制建立。目前北榮AI門診也準備就緒,最快明年上線使用。

北榮放射科主任郭萬祐表示,AI的導入可減少漏判、誤判以及重複性的工作,減少醫療浪費,而省下來的時間,醫生可以多關心病人或與同仁討論治療方法。

臺北醫學大學與旗下附設醫院、雙和、萬芳醫院都投入醫療AI在癌症轉譯醫學、腦神經醫學及胸腔醫學的應用,北醫也是全臺首間導入IBM Waston for Oncology的醫院。臺北醫學大學累積的巨量醫療影像也將針對腦、心、肺建構AI演算法平台,預計三年達到分享、交流與推廣,促進醫療與產業應用。

臺北醫學大學校長林建煌也表示,醫療大數據最重要的是必須進行深度標註,再透過資料庫串聯,透過AI、機器學習預測疾病模式,輔助醫生執行臨床決策,達到精準醫學。

臺灣大學暨八大醫學中心擁有全球規模第一的六大類心臟影像資料庫,臺大暨八大醫學中心連結放射科、心臟科以及核醫科超過40位醫師,標註1,200萬張影像,透過AI助攻,完成核醫灌流與冠脈斷層全自動對位,將從原本人工對位所需的20分鐘縮短為2秒鐘。

臺灣大學醫學院副院長鄧述諄表示,臺灣AI醫療目前有領先的趨勢,目前AI發展在國際上很難找到共同格式,因此目前所做的深度標註與格式都是創造新的「標準規格」,因此,期望這個計畫更進一步發揚光大。

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