2016年02月18日 星期四 23:57:08

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Special Report | 特別報導 2018年 Vol. 59

首創AI腦瘤臨床自動判讀、獨步AI智慧重症照護

AILab結合臺灣醫療 解決全球未滿足醫療需求

撰文/彭梓涵

臺灣人工智慧實驗室(AILabs)與臺北榮民總醫院(以下簡稱北榮)協力建立全球首套臨床人工智慧腦轉移瘤自動判讀系統(DeepMets),於11 月14日正式進駐臺北榮總放射線部;接著與臺北醫學大學附設醫院12月7日簽屬合作協議,打造「TED-ICU智能重症照護系統」AI加護病房。成立不到2年的臺灣人工智慧實驗室(AILabs),積極整合臺灣醫療優勢,逐漸展現臺灣AI醫療應用於全球未滿足醫療需求的成果。

將影像傳輸到DeepMets伺服器上,只需要20秒就能將病灶位置標示出來,並且可以偵測腫瘤大小。

將影像傳輸到DeepMets伺服器上,只需要20秒就能將病灶位置標示出來,並且可以偵測腫瘤大小。

 

 


 

雲端運算(Cloud Computing)、物聯網(IoT)和大數據(Big Data)世代演進支持下驅動人工智慧研究不斷創新,不但開啟工業4.0,也連帶開啟醫療產業的第4次醫療革命。

政府推動的前瞻性基礎設施計劃中,預計將撥款50億新臺幣用於建設人工智慧運算基礎設施,並投入10億新臺幣到學校促進人工智慧技術人才培養,打造臺灣人工智慧環境。

美國科技巨頭微軟(Microsoft)前任首席研發總監、也是著名PTT創始人–杜奕瑾受政府徵招回台,其創辦的臺灣人工智慧實驗室(AILabs)為科技部核准成立之非營利研究機構。

AILabs在杜奕瑾帶領下於2017年4月啟動,目標是培養能夠像人類專家一樣的系統,模仿專家的決策程序,從自然語言處理、計算機視覺到深度學習,期有助於加強人工智慧專業知識並整合臺灣各學術機構、非政府組織和中小企業,促進臺灣創新數位基礎設施的建設與成長。

AILabs將研發重心聚焦在「資料創新」、「演算法的創新」、「用戶體驗的創新」的三項創新,以實踐在「醫療保健」、「智慧城市」、「人機互動」三大領域。成立不到兩年,各項開發成果逐漸展現。

 

短短6個月完成「DeepMets」腫瘤偵測

臺灣在全球IC晶圓製造廠中擁有超過6成市佔率,加上1995年開始國民健康保險改革,迄今已經匯總了20多年的綜合醫療數據。

杜奕瑾表示,擁有完善的醫療產業發展與全民健保大數據,是臺灣導入「數位醫療」獨有的優勢,人工智慧的發展將可幫助推動臺灣建立世界級精準醫療生態圈。

今年五月,臺北榮民總醫院院長張明德與杜奕瑾會面,提及利用人工智慧輔助醫師判讀醫療影像的想法,雙方隨即合作投入腦瘤人工智慧自動判讀的研發工作,僅花6個月便完成「DeepMets」的設置。

「DeepMets」一詞是代表人工智慧的「Deep learning」與腫瘤轉移 「Metastasis」的結合。

北榮從1993年啟用國內第一台加馬刀(Gamma Knife),利用立體定位技術治療腦部疾病的放射手術,對良性腦瘤、顱內動靜脈畸形(AVM)、轉移性腦瘤及三叉神經痛(trigeminal neuralgia)具有特殊的療效,為傳統神經外科手術,提供新的治療方式,使治療更加安全、快速。

加馬刀是一把無形的放射線刀,必須透過精確的磁振造影(MRI)定位,描繪出病灶的座標範圍,再針對病灶給予強烈的加馬射線照射。因此,從那時開始,北榮就收集了許多高品質的腦瘤磁振造影。

與AILabs合作開發的DeepMets軟體是針對「腦轉移瘤」與「聽神經瘤」的偵測, DeepMets軟體先導入北榮放射線部與神經外科及放射腫瘤科醫師所共同標注之數百位病例,總共近千個腦轉移瘤癌及聽神經瘤的磁振影像病灶位置,再經過與AILabs團隊每個月數次的討論及修改AI模型,終於讓DeepMets實際試用於臨床場域,目前準確率可達90%以上。

 

直接連結PACS系統 20秒內完成偵測

杜奕瑾表示,「在AI學習訓練的過程當中,最重要的是建構在專家的知識與經驗,才能訓練出具有專業醫師判讀能力的人工智慧系統。」

而此套系統架構的優勢是直接和醫院的PACS系統結合,只要將影像傳輸到DeepMets伺服器上,透過先前給予軟體的訓練,只需要20秒就能將病灶位置標示出來,並且可以偵測腫瘤大小,最小偵測體積也可達0.03cc,以減少醫生漏看的風險,輔助醫生進行治療測策略的擬定。

為了區分「腦轉移瘤」與「聽神經瘤」的偵測,DeepMets能執行大腦結構的圈註,提供醫生病灶位置的確認以減少誤判。因此,不管是由人工智慧系統先做判讀,再由醫生確認,或是先由醫生確認,再由人工智慧系統做確校,經過雙重確認,讓病人確診,提升醫療效率。

臺北榮總放射線部郭萬祐主任表示,「這批影像資料的高品質與完整性是 DeepMets能成功學習的重要因素。目前全球雖然已有很多人工智慧偵測腫瘤的研究,但是真正整合進入臨床應用的醫療機構仍然很少。DeepMets具有專業醫師判讀磁振造影像的知識與能力,可以協助醫師在臨床上偵測與診斷腦轉移瘤。」

除了原本已經建置好的軟體系統,臨床醫師還可以針對系統判讀的結果直接做校正,持續訓練DeepMets,有助於加速系統未來的發展與研究。隨著新的影像與資訊陸續匯入DeepMets系統,AI可持續學習醫師的專業判讀,經過不斷地自我強化,DeepMets在影像判讀的準確率也會持續上升。

未來DeepMets也將持續改良,將單張的MRI圖,優化成3D立體圖像,讓醫生能更準確了解腫瘤位置大小,以提升更精準的手術,減少腦瘤手術的風險。

 

TED-ICU智能重症照護系統 即時預警及偵測

目前,醫療AI大部分是針對影像辨識,但AIlabs除了與北榮腦瘤偵測合作外,也與臺北醫學大學附設醫院簽屬合作協議,打造「TED-ICU智能重症照護系統」AI加護病房,將針對敗血症進行自動預測。

人工智慧的系統可統整病患生理資訊流通、整合、計算與即時記錄,即時偵測與預警敗血症的發生,不僅減輕醫師負擔也協助病患在最佳黃金時間內接受治療。

為了應對醫學技術人員的短缺,AILabs也借鑑臺灣疾病管制署醫學專家的經驗,透過深度學習模型,以學習他們的經驗;為了改善瘧疾診斷過程,AILabs與疾病管制署設計一套流程來執行瘧疾血片圖像分析,透過深度學習後的系統對瘧原蟲進行分類,為臺灣瘧疾的診斷過程帶來專家級的精確度和速度。

杜奕瑾表示,「AIlabs的使命是利用臺灣在醫學方面的優勢,以解決醫療未滿足的需求和解決醫護人員人力的短缺的問題。未來,只需要有充足和高品質的數據資料,都能進行系統的深度學習。」更期待未來能與國內更多的研究人員與專家合作,「為全世界定義未來人工智慧的創新體驗。」!

 

 

>>本文刊登於《環球生技月刊》2018年Vol.59

文章分類 專題報導

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