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1091119.胰臟癌的診斷及分類
早安
我是顏純左醫師
台南下營和平診所負責人
本診所附有
減重門診
雷射靜脈注射
全身健康檢查
過敏性疾病治療
急慢性疾病治療
預約專線06-6892-269
地址下營和平街16號公所對面
純醫分享第237篇
胰臟第8篇
@本文
胰臟癌由於早期沒有症狀所以很難早期診斷。
有幾個檢查的方式
1.血清檢查腫瘤的指數可以當作參考，就是CA 199和CEA
但沒有獨特性。
2.腹部超音波檢查，很方便，但受限於胃裡面正常的空氣，沒有辦法很清楚的看出全貌。
3.腹部電腦斷層檢查
可以看出全貌，而且可以做分期的一個診斷。
如果有懷疑胰臟癌的時候，用ERCP做進一步的檢查
4.內視鏡超音波
在傳統的內視鏡前端加一個超音波，可以檢查胃以下3-5公分的病兆，可以說是檢查的利器。
胰臟癌在組織學上可以分為來自膽管細胞約佔75%，其餘來自於腺泡本體的惡性腫瘤或者來自胰島的小島細胞瘤。
在所有的胰臟腫瘤中，胰臟管腺癌就佔了90%，有80%發生在胰腺體的前段的就是頭部。
那裡的構造非常複雜，所以淋巴腺的轉移常常是相當普遍的
，甚至於有時候會有周邊神經或者血管被侵犯。
健保25年累積22億筆數據，台大靠AI找出胰臟癌蹤跡！林百里：智慧醫療將成護國神山
2020.10.28 by 王郁倫
台灣健保資料庫擁有最大量的醫療數據，將逐步鬆綁法規，去識別化後供產學界運用，廣達董事長林百里也期許AI結合5G及智慧醫療打造台灣的下一個護國神山。
「我們做一個迷你雲，期望提供大大的資料給台灣醫學界研究。若能用台灣健保署的完備資料，應用研發，甚至商轉，對台灣將是很重要的護國神山。」廣達董事長林百里27日出席健保署25週年活動說道。
全民健保實施迄今滿25年，累積的就醫紀錄結構化資料（如病歷）高達649億筆、醫療影像自從2018年開始累積至今也有22億筆，成為台灣發展大數據分析與醫療人工智慧（AI）的寶庫。
在法規鬆綁下，2019年6月起，健保署開放產學界申請去識別化醫療影像（比方電腦斷層掃描CT、核磁共振MRI影像）進場訓練AI演算法及模型，迄今這個計畫共有15件申請案件，包含醫界9家、學界6家，其中10案有產學合作，而台大醫學院跟台大醫院參與度最為積極。
打造智慧醫療護國神山，15件產學界合作開跑
台大28日發表全球首創的「PANCREASaver：電腦斷層影像自動辨識胰臟癌 AI 偵測模型」，利用健保資料庫大量的電腦斷層掃描影像訓練，目前AI模型正確率91.1%，敏感度90.9%，特異度93.1%。可以自動標記發現2公分以下胰臟癌，提醒看片子的醫生。過去用超音波看人體臟器，胰臟位置居中，很難察覺病變，醫生肉眼很難抓出2公分以下胰臟腫瘤位置。
過去胰臟癌早期無症狀，腹部即使是斷層掃描都不易發現，也讓胰臟癌往往被檢驗出來都已是末期，不易治療，這套AI模型由台大MeDA實驗室與台大醫學院附設醫院腸胃肝膽科醫師廖偉智團隊合作，並透過健保資料庫驗證，精準度已可幫助醫師抓到漏網之魚，提早讓胰臟癌患者就醫。
由於健保資料庫有22億筆影像資料，更成為醫界寶庫，台大MeDA實驗室與睿傳數據共同合作研發的BodyPart醫學影像智慧檢索系統，可以將健保資料22億筆影像資料快速分類為頭、頸、胸等部位及各器官，目前布建在健保署，方便智慧醫療產業或學術單位在申請醫學影像資料時檢索使用。
廣達預測肺癌存活率，台大抓出胰臟癌早期症狀
而為方便產學界未來更容易取得健保署資料，2020年3月健保署與廣達電腦董事長林百里共同簽署合作備忘錄，由廣達電腦捐贈健保署「人工智慧醫療雲運算整合平台（QOCAR AIM）」系統，客製化打造健保資料模組，讓醫院或研究團隊更方便取用。
半年多來，廣達率先與健保署就320萬名非自然人（已死亡）資料去識別化後，展開資料的清洗標註，建立視覺化資料處理功能，並進行後續建模，並以肺癌療程存活率分析為案例進行研究，未來其他醫院或學術團體若再進場申請這320萬筆資料，使用就可以縮短資料存取時間，「過去清理資料約要1~3個月時間，工程師要來來回回進健保署AI中心，現在模型建好可以縮短至1～2天」廣達工程師說。
AIM提供大量數據的管理工具，AI臨床應用及資料防護，是廣達重要的里程碑，林百里說，期望提供更好更方便的工具讓大家使用，善加利用健保資料庫如此完備的資料，若能藉此研發應用甚至商轉，對台灣將是很重要的護國神山，如果再把AI大數據跟5G結合，一定是世界領先的產業。
「廣達的一小步，做一個迷你雲，希望能夠提供大大的資料給台灣醫學研究，而帶來幫助。」林百里說，而他也期望年輕醫師多參與，因為年長醫師較為習慣以過去看診方式面對疾病。
健保署27日舉行25週年暨健保資料人工智慧應用研討會，副總統賴清德、國家發展委員高仙桂、科技部次長謝達斌、廣達電腦董事長林百里都到場。
賴清德表示，智慧新時代是未來全球發展的必然趨勢，臺灣擁有龐大且享譽國際的健保資料庫，數十年來累積的資通訊產業科技能力，有實力成為智慧醫療國家，符合蔡總統發展六大核心戰略產業政見，並提升我國智慧醫療產業競爭力。
附圖：健保署25週年，廣達捐贈醫療雲QOCA AIM給健保署進行資料清理與建模。健保署
台大也發表全球首創的「PANCREASaver：電腦斷層影像自動辨識胰臟癌 AI 偵測模型」，圖為台大醫學院附設醫院腸胃肝膽科醫師廖偉智。王郁倫攝影
林百里認為結合AI與5G，智慧醫療可望成為台灣新的護國神山。王郁倫攝影
資料來源：https://www.bnext.com.tw/article/59813/medical-data-quanta-cloud-?fbclid=IwAR2lTFJNwSpGlwU6BdjzsZxOiqgpdoCPbOwW2faAWVEMOe9FqCXefyOSiWs
健保25年累積22億筆數據，台大靠AI找出胰臟癌蹤跡！林百里：智慧醫療將成護國神山
2020.10.28 by 王郁倫
台灣健保資料庫擁有最大量的醫療數據，將逐步鬆綁法規，去識別化後供產學界運用，廣達董事長林百里也期許AI結合5G及智慧醫療打造台灣的下一個護國神山。
「我們做一個迷你雲，期望提供大大的資料給台灣醫學界研究。若能用台灣健保署的完備資料，應用研發，甚至商轉，對台灣將是很重要的護國神山。」廣達董事長林百里27日出席健保署25週年活動說道。
全民健保實施迄今滿25年，累積的就醫紀錄結構化資料（如病歷）高達649億筆、醫療影像自從2018年開始累積至今也有22億筆，成為台灣發展大數據分析與醫療人工智慧（AI）的寶庫。
在法規鬆綁下，2019年6月起，健保署開放產學界申請去識別化醫療影像（比方電腦斷層掃描CT、核磁共振MRI影像）進場訓練AI演算法及模型，迄今這個計畫共有15件申請案件，包含醫界9家、學界6家，其中10案有產學合作，而台大醫學院跟台大醫院參與度最為積極。
打造智慧醫療護國神山，15件產學界合作開跑
台大28日發表全球首創的「PANCREASaver：電腦斷層影像自動辨識胰臟癌 AI 偵測模型」，利用健保資料庫大量的電腦斷層掃描影像訓練，目前AI模型正確率91.1%，敏感度90.9%，特異度93.1%。可以自動標記發現2公分以下胰臟癌，提醒看片子的醫生。過去用超音波看人體臟器，胰臟位置居中，很難察覺病變，醫生肉眼很難抓出2公分以下胰臟腫瘤位置。
過去胰臟癌早期無症狀，腹部即使是斷層掃描都不易發現，也讓胰臟癌往往被檢驗出來都已是末期，不易治療，這套AI模型由台大MeDA實驗室與台大醫學院附設醫院腸胃肝膽科醫師廖偉智團隊合作，並透過健保資料庫驗證，精準度已可幫助醫師抓到漏網之魚，提早讓胰臟癌患者就醫。
由於健保資料庫有22億筆影像資料，更成為醫界寶庫，台大MeDA實驗室與睿傳數據共同合作研發的BodyPart醫學影像智慧檢索系統，可以將健保資料22億筆影像資料快速分類為頭、頸、胸等部位及各器官，目前布建在健保署，方便智慧醫療產業或學術單位在申請醫學影像資料時檢索使用。
廣達預測肺癌存活率，台大抓出胰臟癌早期症狀
而為方便產學界未來更容易取得健保署資料，2020年3月健保署與廣達電腦董事長林百里共同簽署合作備忘錄，由廣達電腦捐贈健保署「人工智慧醫療雲運算整合平台（QOCAR AIM）」系統，客製化打造健保資料模組，讓醫院或研究團隊更方便取用。
半年多來，廣達率先與健保署就320萬名非自然人（已死亡）資料去識別化後，展開資料的清洗標註，建立視覺化資料處理功能，並進行後續建模，並以肺癌療程存活率分析為案例進行研究，未來其他醫院或學術團體若再進場申請這320萬筆資料，使用就可以縮短資料存取時間，「過去清理資料約要1~3個月時間，工程師要來來回回進健保署AI中心，現在模型建好可以縮短至1～2天」廣達工程師說。
AIM提供大量數據的管理工具，AI臨床應用及資料防護，是廣達重要的里程碑，林百里說，期望提供更好更方便的工具讓大家使用，善加利用健保資料庫如此完備的資料，若能藉此研發應用甚至商轉，對台灣將是很重要的護國神山，如果再把AI大數據跟5G結合，一定是世界領先的產業。
「廣達的一小步，做一個迷你雲，希望能夠提供大大的資料給台灣醫學研究，而帶來幫助。」林百里說，而他也期望年輕醫師多參與，因為年長醫師較為習慣以過去看診方式面對疾病。
健保署27日舉行25週年暨健保資料人工智慧應用研討會，副總統賴清德、國家發展委員高仙桂、科技部次長謝達斌、廣達電腦董事長林百里都到場。
賴清德表示，智慧新時代是未來全球發展的必然趨勢，臺灣擁有龐大且享譽國際的健保資料庫，數十年來累積的資通訊產業科技能力，有實力成為智慧醫療國家，符合蔡總統發展六大核心戰略產業政見，並提升我國智慧醫療產業競爭力。
附圖：健保署25週年，廣達捐贈醫療雲QOCA AIM給健保署進行資料清理與建模。健保署
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林百里認為結合AI與5G，智慧醫療可望成為台灣新的護國神山。王郁倫攝影
資料來源：https://www.bnext.com.tw/…/59813/medical-data-quanta-cloud-…
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