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智慧醫療影像大進展 AI將扮演醫師超級眼睛

台灣產學界看好未來智慧醫療影像發展。台科大產學聯盟推動辦公室

自古以來,中醫看診過程透過觀察病患神色、聆聽病患聲音、詢問病情與生活習慣、以「望聞問切」四種方式進行診斷。而現代西醫搭配最新科技工具輔助,提升看診的效率和正確性。而目前發展最為迅速的智慧醫療技術,就是以人工智慧(AI)技術協助判讀各種醫療影像圖片,提供病症病理的分析預測。

工業技術研究院產業經濟與趨勢研究中心生活與生醫研究所組長張慈映,在「AI智慧醫療與影像新趨勢論壇」中提出智慧醫療「APPLE」五大面向(包括Assistive、Preventive、Precision、Long term care、Efficient等)。其中以精準治療、AI提供醫療參考決策、醫學病理影像數位化與智慧化為論壇焦點。

台科大電腦視覺與醫學影像校級中心主任王靖維表示,數位影像讀取和判別速度提升,才能有效提升醫師的診斷效率。此外,未來醫療如要進展得快速且往更加智慧的方向前進,首要之務就是將病理資料數位化,接著才能夠使用每科別所專門設定的參數和數據,訓練AI慧系統,協助醫師快速掃描和診斷。

目前GigiPan、Microsoft HD view、Leica Aperio等廠商的影像管理系統,都會產生放大延遲狀況。台科大研發的AIExplore系統在病理切片影像放大與檢視過程當中十分順暢,對於發展出能夠與各家廠商檔案格式相容的技術,王靖維表示相當興奮,也願意和各界有更多合作。

過去的電子影像技術所產生出來的病理圖檔解析度較低,以現在的影像技術每個切片影像檔案往往都可達1GB大小,可以看到更完整清晰的影像細節。在快速成圖與開檔的過程中,能夠自動精準分析圖檔中疾病細胞的分佈,也將是未來AI醫療的發展重點之一。

正茂生物科技有限公司董事長楊承熹表示,在以往眾家醫院所要求的看診效率以外,數位化的病理資料,能提供醫師更加彈性的看診與分析地點。數據顯示,英國Leeds醫院病患資料已高達90%都已數位化。另外,義大利Cannizaro醫院的病理資料數位化進程也領先業界。

彰化秀傳醫院病理科暨醫學研究部主任朱旆億指出,未來病理醫學要有「6個S」,分別是Speed、Smart、Smooth、Secure、Simple、Scanner。在走向數位化的過程中,朱旆億點出一個關鍵問題,就是各家影像掃描廠商的格式相容性,是現行醫療機構互通資訊過程當中出現的嚴重問題。

朱旆億認為,台灣擁有封閉的資料庫,數位影像發展絕對不會落後他國。但因為台灣地理區域不大,因此在機構與城市之間寄送玻片或是相關影像檢體檔案速度十分迅速,成本也相當低。也因為這樣的狀況,若是醫療影像等資料想要數位化,必須要有高層級的大方面整合,才能推動與產生有效率的整合過程及結果。

耕莘醫院組織病理科主治醫師陳燕麟提出,目前切片診斷、開刀檢體期別與不良預後因子辨識、伴隨式診斷量化等方面,都是電腦可以協助或是降低醫師人力的部分。然而在研究未知領域醫學層面,才是AI能夠提供超越人所不能及的貢獻方面。

就病理學的領域來說,在放大400倍的切片影像分析過程當中,如果從檢驗一開始就都以這樣高倍數的方式篩檢每一個案例,將大大降低醫師的工作效能。但若AI能夠在掃描與成圖的過程當中夠透過系統設定的指定參數,即時且預先圈選與統計不良細胞數量和大小,將大大提升醫師診斷的正確性和效率。

張慈映指出,目前由於病理學有明確的圖檔和參數,能夠教導AI如何判別數據,因此在智慧醫療發展上,病理學能夠以較快且明確的方向發展。但專家也提醒,AI的功能最重要的還是以協助預防醫學為發展重點。

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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。
精通中英德語,熱愛挑戰與Swing Dance。
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