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聯邦學習打破醫院疆界 肺部浸潤心臟科應用多

台北榮民總醫院放射線部部主任郭萬祐分享聯邦學習和醫療AI的技術與臨床應用。蔡騰輝

在醫療AI聯合/聯邦學習(Federal Learning)記者會上,台北榮民總醫院放射線部部主任郭萬祐、台大醫院醫學影像部教授張允中、台大醫學院內科教授王宗道分別從聯邦學習、胸部影像臨床應用的可藉解釋AI、心血管醫療AI聯邦學習研究等應用,分享近期智慧醫療科技的臨床與研究動態。

聯邦學習 vs. 集中學習

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肺部浸潤的醫學影像分析系統。蔡騰輝

集中式的資料分析,在統計學上比較容易執行、且模型收斂穩定、較無個資保保護的困難,然而跨國合作門檻高,應用場域較限縮於醫院內、醫療體系內、國家內;相較集中式,聯邦式的資料無需離開醫院、在醫療機構間、國際之間、國與國、國家隊等面向都可合作;然而跳戰在於臨床佈點、實作技巧門檻較高,同時也有合作對象之間互信與資安需要建置和培養。

郭萬祐分享過去2018年與Taiwan AI Labs,以磁振腦轉移瘤影像作為人工智慧模型的資料集合作說道,當時僅透過自家(in-house)1,000多位以治療級標註的病人資料(data set)建立模組,同時與神經外科、神經放射科等多醫師合作,以能在醫師工作站,與既有系統共同搭配運用,上傳資料快速或得判讀結果。

這套系統也以開源方式,將演算法與部分資料置於GitHub上,提供產業參考與討論;2019 年8月也藉由健保署開放的醫療數據、北榮的數據、國網中心的平台與算力,進一步驗證聯邦學習的能力;同時進一步使用GE、Siemens、Phillips國際大廠儀器影像,未來將以聯邦學習的方式,促進Gamma Knife、Cyber Knife、Novalis radiosurgery的應用廣度。

COVID-19肺葉浸潤AI 採樣前即有初步結果

針對可解釋人工智慧於胸部影像的臨床應用,台大醫院醫學影像部教授張允中分享,COVID-19(新冠肺炎)病人的收治過程中,從隔離、胸部X光,到喉頭試劑篩檢,現在已能在採樣篩檢之前,20秒內從胸部X光得到初部結果。

在AI的訓練上,無論肺葉浸潤狀況的標註,以及臨床經驗的對照,都能著實醫學訓練和醫療科技應用;此外,團隊的AI肺結節自動分類偵測系統,也已能輔助醫療體系內外的不同感染、肺結核、病毒感染判別;針對未來聯邦學習的機會挑戰,則是認為避免數據孤島和訓練資料安全都需更妥善討論及規劃。

台大內科9種醫療AI開發 國家級醫療資料應用實例

台大醫學院內科教授王宗道分享關於台灣心血管人工智慧研究群(TW-CVAI)的聯邦學習經驗時說道,台灣擁有世界第一的心臟醫學影像資料庫,從資料共享、在地醫療資料、AI應用等3大方面著手進行,目前團隊已開發了9個醫療AI軟體,包括心臟升降主動脈區域自動分割AI、心包膜脂肪自動計算AI模型、冠狀動脈內緣自動分割、冠狀動脈狹窄自動偵測等。

在利用健保資料庫研究的王宗道分析,健保資料庫的電腦斷層(CT)是沒有打顯影劑的數據,也因此在與院內的資料互相交叉分析、訓練的時候,仍有一些需要調整之處。

透過SegResNet、Attention gate 為基礎的深度學習模型來訓練的團隊,必須將很薄的心包膜一片一片標記出來供電腦學習,同時,因為心臟是不斷跳動的器官,往往在3mm的大小之間,醫師就要判斷疾病與可能採取的治療方式,也因此,心臟影像擷取的技術,以及影像分析的精準度,也都有賴各界共同提升;升主動脈鈣化對健康沒有立即的影響,降主動脈鈣化才有較高的短期危險。

延伸閱讀:學研助攻醫療應用落地 勤益科大用AI測思覺失調

蔡騰輝

DIGITIMES電子時報智慧醫療主編蔡騰輝Mark Tsai
專注研究智慧醫療產品、技術、服務導入場域時,所遇到的困難癥結與如何克服要點。
有時喜歡用德文思考,用英文採訪
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