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美國新冠AI臨床運用多:X光影像判讀、重症風險預測

2020.05.26環球生技雜誌/記者 巫芝岳 編譯

美國新冠AI臨床運用多:X光影像判讀、重症風險預測(圖片取自網絡)

美國新冠AI臨床運用多:X光影像判讀、重症風險預測(圖片取自網絡)

美國新冠肺炎(COVID-19)疫情持續延燒,為減輕醫療系統日漸加重的負擔,近日已有許多醫療院所在臨床上採取人工智慧(AI)相關技術,包括AI影像判讀、併發症預測、病情嚴重程度預測模型等,期望減輕醫療體系負擔。

UCSD開發X光影像AI辨識系統

加州大學聖地牙哥分校(UCSD)擴增影像與AI數據分析實驗室的Albert Hsiao,運用已開發了18個月的X光影像AI辨識系統,來加速影像診斷的效率。

該系統會在X光影像上,運用彩色斑點自動標記出可能的肺部損傷或肺炎跡象;Hsiao表示,目前已應用於6千多次的胸部X光檢查中。

這項研究得到亞馬遜(Amazon Web Services)、加州大學體系和美國國家科學基金會(NSF)的資助。

UCSD附設醫院(UCSD Health)資訊辦公室主任Christopher Longhurst表示,雖完整研究數據尚未公佈,但已有使用醫師表示,該工具的確能幫助縮短臨床診斷時間。

西奈山醫院AI系統助臨床診斷

而在紐約西奈山醫院(Mount Sinai Health System),也已使用一項能預測COVID-19病情嚴重程度的AI工具,幫助判斷哪些病人有可能在72小時內出院。

西奈山醫院臨床新創部門副總Robbie Freeman表示,這項AI工具像是一個「對話開啟者」(conversation starter),並不會直接做出決定,而是能協助臨床工作者確定患者病情。

紐約大學AI模型預測併發症

紐約大學朗格尼醫學中心(NYU Langone Health)也開發了一項類似的工具,可用來預測COVID-19患者在未來四天內是否會發生不良事件。

該團隊將進行一項46周的試驗,分為照護醫師會/不會從系統接到通知兩組。負責人Yindalon Aphinyanaphongs表示,該系統預期能產出一系列的報告,幫助醫師預測病人出現併發症的風險。

Scripps Health運用模型評估重症風險

聖地牙哥的Scripps Health醫療集團,則在患者尚未入院前,先利用一套風險預測模型,評估患者是否須住院治療。

該模型納入包括年齡、慢性病和近期就診資訊等,評估患者出現重症的風險,並對患者進行分級;若評分高於7分,才會進一步安排入院。

參考資料:https://www.fiercebiotech.com/medtech/coronavirus-tests-value-artificial-intelligence-medicine

Only if we understand, can we care. Only if we care, will we help. Only if we help, shall all be saved. ― Jane Goodall

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