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建構3D化人體器官BodyMap 肯狄要作精準治療導航者

肯狄科研創辨人張嘉斌(圖左)和台北團隊成員合照。肯狄提供

想像一個真實的場景:醫生們正在討論一床複雜的手術,大家看著牆上的許多X光片、電腦斷層及核磁共振掃描片,說著自己觀察想像結果,但每個人對下刀策略都有不同看法,一時之間莫衷一是。此時有醫生把拍出來的片子上傳到電腦,只花了10秒就跑出了病人患部的全息影像,然後大家戴上虛擬實境(VR)眼鏡,進入病人的體內,從不同的角度、配合局部放大的方式,深入觀察,掌握所有細節和死角,完全理解了手術部位的真實全貌。因此,醫生們很快達成手術策略共識;同時,在手術前,主治醫師也可透過沉浸式的VR體驗,向病患說明其病情,並解說手術細節,如何避免手術風險,讓病人能安心的接受手術的治療,完善醫病共享決策。

肯狄科研(MAI)創辦人張嘉斌表示,這就是人體數位分身(Digital Twin)醫學影像重建技術和VR應用結合後,所能帶來的精準醫療領域的創新突破。

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狄科研創辦人張嘉斌說明BodyMap在教學與臨床上帶來的改善。肯狄提供


醫療影像設備進步了 但理解的方式百年未變

自百年前X光顯影技術發明以來,在科技技術的進步下,醫療影像技術和設備一直推陳出新,像是電腦斷層掃描(CT)、核磁共振造影(MRI)、正子斷層掃描(PET),不斷協助醫師發現過去難以發現的病癥,改善治療成果。「雖然醫療影像技術進步了,但是,病患的理解方式,一直都只從2維影像著手,從來沒有改變過」,肯狄科研創辦人張嘉斌直指問題核心,「利用2D影像作臨床判斷,總會有很多的死角、風險問題,所以,我們希望利用VR/AR 新的影像技術,對傳統的醫學領域的學習診療方式,提供更直覺與有效的方式。」

張嘉斌表示,醫界人士可以利用VR工具,透過VR重建數位結構的模擬觀察,更有效率的理解、探索病患身體組織和結構,從而制定更精準精確的治療策略。而醫師也可以利用VR向病人說明病況和診療策略,讓病人也能知道自己的問題和可能的治療方式,達成更和諧的醫病理解和治療效果。

醫療VR可以帶來哪些好處?張嘉斌舉例,VR極適合機會成本大的產業,質子中心就是最佳案例,建造成本大、病患的安全更重要。透過重建質子治療室與重建病患的數位分身,醫師可以在虛擬世界中模擬病患與治療室機器手臂的最佳位置,免除在真實世界佔用治療室的時間,而透過數位分身可以更有效分析與討論患處不同治療劑量的分布狀況,可同時解決醫師的準備時間與患者的等待時間。

推動精準醫療願景 「Body Map」教學臨床助益大

上述的數位分身手術應用,是肯狄科研在客制領域的精準醫療服務。除此之外,肯狄也提供了標準化的人體地圖版本BodyMap,服務醫療教育教學市場。

張嘉斌指出,人體結構十分複雜,影響了健康規劃、醫療決策和醫療成本,因此,醫學院的解剖課,對未來的準醫生們,是十分重要的訓練課程。但是傳統的醫師手術訓練,相仰賴解剖實習課程。但解剖課場地和大體老師的捐贈數量都有限,課程十分寶貴,而且練習時萬一學生不小心下錯刀,就影響了其他同學的學習機會。

現在透過VR模擬手術及解剖,就能讓老師帶著學生在虛擬世界中詳細導引說明,而透過BodyMap的VR功能進行教學,有三個優點:一是能讓學生穿越人體結構,學習器官構造及血管神經等相對應分布關係。二是模擬手術器具穿刺,透過水平與垂直面模擬不同深度與角度行進路線。其三是解剖生理傳導功能,理解神經淋巴等系統的傳導機制。


中醫經脈和西醫病理的融匯 AI和大數據的推論分析

事實上,肯狄科研想作的不只在教學和臨床演練,因為標準化的人體器官組織建模,雖能提供已知資訊作演練,但並不能提供太大的研究價值。因此,MAI打算結合西醫人體器官組織VR導航,中醫經脈針炙VR教學理論,進一步融會人工智慧(AI)、貫通大數據等技術,進一步創造出病理推論分析功能,找出過去不易觀察到的病癥和組織之間的關聯性、互動性、影響性等,形成更全面的醫療實證理論,達成「告知治療可能性」的醫療新價值。

他舉例,中醫在咳嗽的緩解上,通常會壓按拇指前端的少商穴;但對於西醫來說,不容易從中醫的理論來理解穴位和病癥之間的關係性。而透過MAI結合中醫經脈和西醫解剖的理論後,發現拇指少商穴位置,其實有一條神經有連通到頸部與膈神經位置,彼此間有連動關係。有了這一層發現,就容易讓中醫、西醫有了治療原理的溝通橋樑。

透過中西醫學的交互,再加上科技資訊的運算能力,並導入大量去個資化的電子病歷病史,張嘉斌表示,肯狄科研希望能將醫療技術推進到新的進程,為人類創造更健康的生活。

肯狄科研目前是台北市政府重點扶植新創團隊之一,主要的技術核心是醫學影像重建。成立初期獲得 HTC 策略投資,目前正在進行新一輪的募資,並已有投資機構已承諾進行投資,募資金額預計為250萬美元。主要產品為高精準人體解剖VR系統與中醫針灸VR系統,透過虛擬實境的呈現與互動,提供醫學專業領域的學習與臨床模擬。未來希望進一步結合AI數據分析技術,發展病理推理的功能。

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