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協助醫生精確判斷、減少臨床負擔的醫療AI

長佳智能研發執行長黃宗祺。

長佳智能研發執行長黃宗祺開宗明義地指出,醫療AI能解決優良就醫品質、醫療級疾病資訊、協助醫生精確判斷,並減少臨床負擔,進而實現「皆贏」的局面。隨著美國食品藥物管理局(FDA)在2017~2019年批準了33項AI產品(全走Class II),正式宣告醫療AI時代的來臨,今後AI與機器學習將成為醫療器械中的必備內建軟體。

目前長佳智能特別為中國醫藥大學附設醫院開發了醫療AI小兒科門診系統,此外,目前已開發落地的AI項目共13項(例如骨齡判讀、染色體異常偵測等),進行中的AI計畫多達38項(例如胸腔X光異常部位偵測、中藥草辨識模型等)。

該公司特別強調自家開發的醫療AI是以服務病患為出發點。位於醫院內網的醫療AI系統會經由大數據蒐集、整理、標記、共識決、訓練及調校,進而提供診斷上的第三意見,其中主要意見來自臨床醫師,次要意見來自影像醫學部主治醫師。位於雲端的醫療客服AI則會透過API與內網各系統串接與整合,並提供諮詢掛號及追蹤資訊給內網中的病患系統。

黃宗祺表示,整個醫療AI從問題定義到推論/部署的開發工作流程約需3~6個月,整個流程大致可劃分成資料蒐集、資料清理/資料標記、模型訓練三大階段,其中資料標記最耗時間(約佔7成),至於資料蒐集及模型訓練則分別只耗1成與2成的時間。

長佳智能的臨床醫療資料庫結構化輔助系統,會透過去識別化、縱向結構半自動化整理、半自動化資料清理、專業人工資料清理、硬體設備建置、結構化顧問服務及客製化軟體開發等程序,進而將諸如病歷文字、生理數據、醫學影像及用藥資訊等加以結構化成為結構性資料,這些資料對醫院而言就彷彿是金礦一般,因為相關人員可以從中挖掘出可用於醫療AI、新藥開發及醫學研究等方面的洞見。

針對最耗時的資料標記作業,該公司特別開發出醫師便捷客製化標記系統,其具備RWD多半平台介面、隨時隨地可進行標記、簡單易用、可支援HIS串接、標記進度管理、高資訊安全性、可客製化建於內網等優點,此外並針對這個系統提供完整的教育訓練課程。

 

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