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Skin Analytics開發AI診斷黑色素瘤 助減輕英國醫療系統負擔

2019.05.30 環球生技雜誌 / 記者 吳培安 編譯

Skin Analytics開發AI診斷黑色素瘤,助減輕英國醫療系統負擔。此圖為普通的痣。(圖源:網路)

Skin Analytics開發AI診斷黑色素瘤,助減輕英國醫療系統負擔。此圖為普通的痣。(圖源:網路)

昨(29),英國Skin Analytics醫療公司宣稱其開發的深度學習皮膚癌識別系統(DERM)在診斷皮膚癌上和專科醫師一樣準確。這套AI系統將能幫助診所醫生診斷皮膚癌,進而節省患者的時間並減輕醫療系統負擔。

Skin Analytics將皮膚科醫師的經驗結合深度學習打造出DERM這套AI診斷系統。診所(general practice surgery)的醫生會協助患者以智慧型手機拍下疑似腫瘤病變的皮膚照片,再交由DERM的雲端分析,只需要花10秒就能診斷是否為皮膚癌,患者還可以直接在診所接受治療。

痣是人體自然產生的現象,但有時卻是皮膚癌的前兆。在英國,一旦診所醫師懷疑是黑色素瘤,患者就會從診所轉至醫院看診,這個過程需要2個星期;但考量到診所的全科醫師在皮膚癌判斷上可能不如皮膚專科醫師,如今轉診人數大增已經造成英國全民健康醫療制度(NHS)體系的負擔,有數家NHS醫院甚至認為將近90%的轉診病患其實根本不需要來醫院看病。

Skin Analytics創辦人暨CEO Neil Daly表示,DERM已經登記成為醫療器材,去年在國家健康服務基金信託(Royal Free London NHS Foundation Trust)領導下,DERM應用於黑色素瘤診斷的臨床前瞻性研究(prospective study)在7所NHS所屬醫院執行完成,並將在近期公布。

Skin Analytics目前和私人保險公司Vitality Health、倫敦市私人診所集團DocTap,以及NHS的西漢普郡醫療委員會小組、諾里奇地區的診所等單位合作,Daly表示,除了英國,公司目前也有來自美國、澳洲、德國的引入請求。

台灣目前也有類似的深度學習,是由台北醫學大學育成的皮智股份有限公司所開發、名為「痣能達人MoleMe」的AI機器人,透過照片和通訊軟體問診幫助患者分析皮膚痣的病變風險,準確率可達93%。

皮膚癌是世界上最常見的癌症之一,每年在英國就有16,000起案例,若能及早診斷治療,有86%是可以治好的,但隨著癌症發展,致死率就會大大上升。

 

參考資料

https://www.medicaldevice-network.com/features/ai-skin-cancer/

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