台灣科技部一年投入8000萬元，聯合國立臺灣大學、台北醫學大學附設醫院和台北榮民總醫院（榮總），結合人工智慧技術，建置台灣首座醫療影像標註資料庫，以提升醫療效率。榮總也已準備好，最快明年第1、2季開設AI門診。
人工智慧（AI）結合醫療是國際發展趨勢，醫療AI演算法的開發，需要大量的疾病標註資料，做為AI學習的標準答案，科技部從民國106年10月開始推動「醫療影像專案計畫」，結合學界AI專業研究人員，組成跨領域團隊，對醫療影像資料進行符合AI訓練需求的資料處理與編譯，並開發可自動分析判讀醫療影像AI演算法，目前準確率都有8成以上。
科技部與台大、台北醫學大學和台北榮民總醫院等3個醫療團隊於26號上午召開「從台灣醫療智慧出發 邁向智慧醫療的台灣」記者會。陳良基指出，電腦斷層照出來的影像有上百張，靠人力判讀體力負擔很大，資料庫能協助醫師判讀影像，未來這樣重複性工作可靠資料庫協助。
科技部表示，目前已建置4萬6450個案例的醫療影像，包括心臟冠狀動脈疾病、腦轉移瘤、原發性腦瘤、聽神經瘤、肺癌等疾病的電腦斷層、血管攝影、磁振造影或X光等15項影像資料集，其中1萬7950個案例標註了疾病資訊，未來將持續擴充。
榮總指出，醫療團隊針對腦部疾病，以AI自動偵測顱內轉移腫瘤，輔助醫師做診斷；而北醫則針對肺癌影像，透過深度標註與AI模型開發來協助肺癌病理分類、診斷與預後預測。而榮總放射線部主任郭萬祐也透露，明年第1、2季榮總就會推出AI門診，鎖定脊椎、腦部、眼睛及心律不整等科目，讓醫師有更多時間與病患交流。
北醫說，肺癌有7成病患診斷時已是末期，透過AI演算法，可早期發現癌症，精準找到肺結節，並自動偵測病灶範圍，計算病灶大小，「在最短時間找到癌細胞，縮短大海撈針時間」。
台大醫學院內科教授王宗道進一步表示，過去要花20分鐘才能確診疾病，現在透過AI只需要2秒。
資料來源：台灣中央通訊社
Text by Medical Inspire
