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AI偵測X光片揪COVID-19 食藥署首度核准【獨家】
2021/5/30 11:17
（中央社記者江慧珺、張茗喧台北30日電）武漢肺炎疫情嚴峻，衛福部食藥署最新專案核准一款人工智慧（AI ）系統，可輔助偵測患者的胸部X光片，發現疑似染疫並且提早示警，有助守住醫院防線。
自去年武漢肺炎（2019冠狀病毒疾病，COVID-19）防疫戰開打以來，透過AI科技協助防疫，從疫情監測、快速診斷、藥物治療選擇到疫苗研發，是重要課題。
這款AI胸部X光片輔助偵測系統，是由台灣醫學影像公司與醫療機構合作開發的AI演算軟體，公司負責人即是台灣人工智慧實驗室（AI Labs）暨批踢踢（PTT）創辦人杜奕瑾。
衛生福利部食品藥物管理署醫粧組簡任技正吳亭瑤告訴中央社記者，要及早找出染疫者，除了PCR核酸檢測、抗原快篩外，胸部X光片判讀也是重要依據。
吳亭瑤說，這套AI系統可協助圈選出胸部X光片上可疑的病灶，27日通過食藥署醫療器材專案製造販賣核准，這也是國內首款因應疫情緊急使用的AI輔助系統。
台北醫學大學附設醫院胸腔內科主治醫師蕭世欣說，武漢肺炎許多無症狀患者，可能因其他傷病到院，造成傳播風險，這款AI系統可輔助判讀病患的胸部X光片，若偵測到疑似病患，就可及早發出簡訊警示醫護人員。
蕭世欣解釋，一般肺炎多侵犯單側肺葉，而武漢肺炎則在雙側肺部周邊會出現毛玻璃狀陰影，AI除了偵測異常外，還能判斷影像畫素與訊號強弱，有時比人眼辨識更強。
台大智慧醫療中心副主任、急診醫學部主治醫師李建璋也提到，若醫院內出現確診個案，要進行大規模全院採檢相當費時，若能先替出現疑似症狀者照胸部X光，並以AI輔助判讀，有助即時找出染疫者。
除了加速偵測外，節省人力、減少錯誤也是一大重點。李建璋指出，放射科醫師判讀各式檢驗檢查影像，相當耗眼力與腦力，看久難免疲乏，且同張X光片不同醫師可能做出不同判讀。
李建璋說，此時AI系統可分擔醫師判讀工作，並給予第二意見，目前已知利用AI判讀武漢肺炎疑似個案的準確度約80%，和快篩相當，但速度更快、更省時。
然而，AI系統非萬能，蕭世欣提到，最初系統開發時，是以確診者的胸部X光訓練AI模型，故判讀精準度高，但實際上陣可能遇到各種狀況，故仍要擴大規模驗證。
吳亭瑤指出，AI系統要通過食藥署核准，必須有臨床驗證，但去年病例較少資料取得不易，直至上個月各種審查資料齊全，如今核准後恰巧碰上這波本土疫情，可望協助在醫療第一線協助抗疫。
附圖：
疫情嚴峻，衛福部食藥署最新專案核准一款人工智慧（AI ）系統，可輔助偵測患者的胸部X光片。（示意圖／圖取自Unsplash圖庫）
資料來源：https://www.cna.com.tw/news/firstnews/202105300045.aspx?fbclid=IwAR21Zs9pElxMvl5HL3bLaiEMz5wDiM9vbVvCgyLAvyTPk02XwQ9U-EV7aIE
AI運用蓬勃發展 醫院各擅勝場
陳人齊／台北報導
2021年4月25日 週日 上午4:10•
隨著人工智慧（AI）技術日益成熟，運用在醫學上的用途也越來越廣泛，國內不少醫院，近年來專注開發自家的AI技術，舉凡癌症預防、防猝死監測、骨科手術全都涵蓋，這2年的新冠疫情更是推波助瀾，加速國內醫療AI產業的發展，成為未來幾年的醫療新趨勢。
林口長庚近日就發表全新的骨折AI演算法技術，從外傷資料庫5000張骨盆X光片，發展出一套能判讀發生骨折可能部位的AI演算法，輔助第一線急診醫師診斷及掌握黃金治療時機，平均準確度超過95％，目前連美國史丹佛醫院、約翰霍普金斯醫院和新加坡樟宜醫院等國際多家知名醫院和外傷中心都已使用此演算法。
長庚團隊利用醫院自身龐大的外傷資料庫，收集過去10年高達5000張骨盆X光片，訓練及新設計出AI演算法，能同時辨識各種不同位置及不同類別的外傷型態，還能利用熱點標示，精準指出病人受傷的位置，呈現給第一線醫師參考。
台北榮總與三軍總醫院去年底也將智慧醫療導入醫學影像與心電圖分析，利用深度學習以及演算法，可從心電圖波形來辨識不同種類的心律不整，連續監測10天可得出超過8成的準確判斷，提前預防猝死性心律不整的發生。
台北醫學大學則透過巨量影像資料庫研究計畫積極發展腫瘤辨識AI，目前肺癌已可直接透過全玻片、不須人工標註的方式判讀腫瘤良性、陰性以及亞型種類；另一套開發中的卵巢癌AI也能辨識出2種亞型，待將來樣本資料數增加，就能加入臨床運用。
台北醫學大學教授陳志榮表示，過去判斷肺部腫瘤是否為惡性，必須經穿刺或開刀的方式取下腫瘤組織，送到病理檢驗部門先製作成病理玻片才能用顯微鏡判斷，但北醫自家的AI技術不但能降低人為誤判的機率，還能將人工判讀所需的10～15分鐘，縮短至3～5分鐘。
資料來源：https://tw.news.yahoo.com/ai%E9%81%8B%E7%94%A8%E8%93%AC%E5%8B%83%E7%99%BC%E5%B1%95-%E9%86%AB%E9%99%A2%E5%90%84%E6%93%85%E5%8B%9D%E5%A0%B4-201000408.html
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