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斷鏈之後
 

成為醫師助手!日本光學廠Olympus與東大分推大腸癌AI與腫瘤轉移檢測

AI輔助診斷癌症病灶技術,日本初步產品研發5年陸續上市,進一步朝人力不能企及領域擴張。圖為醫師攝影分析癌細胞與正常細胞。法新社

深度學習人工智慧(AI)成為世界科技話題後,日本光學廠便想借用這項技術發展醫療事業,以AI輔助判別癌症之類需要大量技術精熟人員的病灶,以降低醫療體系及病患的壓力,在2016年前後公開的是人力可及的判別技術,到2020年,這些技術陸續通過醫療器材許可上市,而技術研發進一步朝人力不可及的領域邁進。

以目前上市的技術而言,日本光學大廠奧林巴斯(Olympus)在2019年3月推出的病灶判斷軟體,能分析大腸息肉屬良性還是惡性,提出應否手術切除的建議,2020年3月又推出新版本,能直接從大腸內視鏡照片找出可疑病灶,精度高達95%,有助及早預防大腸癌的發生,預定5月底上市。

癌症初期病灶並不容易辨識,95%精度已經是大腸癌資深專科醫生的水準,雖然在醫學中心的這類專家不少,但偏鄉就是另一回事,以AI輔助診斷,有助改善遠離消化道醫學中心地區之外的病症預防,但這還是醫生作得到的水準。

現在,日本理化學研究所與國立癌症研究中心合作,把重點轉移到胃癌的AI檢查,胃癌不同於大腸癌,誤診率較高、難以判斷,因此癌症研究中心也只能找到200張可用的患部照片供學習,遠低於最低10萬張照片的學習要求。

而研究單位透過資料處理的方法,把可用學習資料增多到36萬張,目前研究結果,判別正確率已達87.6%,接近資深專科醫生水準,考慮到胃癌診斷技術培養更困難,AI在這個領域超越醫生水準,或許指日可待。

而日本東京大學(University of Tokyo)則在研究更進步的設備,高速高精度辨識血液中細胞的技術,3月於國際科學期刊Nature Communications發表的內容,這項設備可以檢視血管中流動的細胞,速度從每秒1萬個起跳,辨識白血球中的嗜中性球與淋巴球正確率達95%。

這項血管細胞辨識設備的目的,在確認癌細胞於人體內轉移的情況,癌症治療最麻煩的就是癌細胞隨血液與淋巴液轉移到其他臟器,用人眼追蹤幾乎不可能,但AI就有可能處理,雖說血液中每秒有數以億計細胞,AI檢測速度不到1萬分之1,但還是很可觀的進步。

相較於已趨成熟的藥物研發,新藥研發到上市都要10~20年,新興的AI疾病輔助診斷領域發展較快,研發到上市目前大概5~10年,2020年代可望成為AI醫療應用快速發展的時代。

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