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長庚核子醫學整合AI 有效降低輻射吸收量

何宗穎認為,AI能夠提供急重症醫療,快速查找與對比病歷的功效。蔡騰輝

現代綜合醫學服務包括了臨床的急重症救治、慢性病的長期監測、一般社會大眾的健康促進。也因此,醫院在各領域的醫療服務中,收集了許多資料與累積了無數診斷的經驗。長庚醫療財團法人林口長庚紀念醫院核子醫學科醫師何宗穎表示,這些都是提供人工智慧學習,相當好的素材。此外,包括結合放射治療的AI分析技術,都能夠在未來有效提升放射腫瘤科的醫學進展。

何宗穎表示,像是心肌梗塞的病患到院時,都要進行冠狀動脈掃描,同時間可能又要對比過去的病歷,包括是否有裝置心導管,以及裝置前後的資料分析。透過數據整合的分析效能,就能夠在不使用開刀等侵入人體的醫學治療方法的同時,也降低因為反覆多次X光檢驗,而吸收過多幅射的疑慮,進以提升醫療服務品質。

然而,AI系統的介面設定與系統更新,都需要不少專業與研發經費。同時間,也需要許多醫院內外的資訊人員同心協力,才有可能將醫院資料的使用者介面、病患病歷、影像資料等與AI技術整合在一起。何宗穎也呼籲有心想要研發醫學AI技術的專業人士,研發的時間一定要提早。如果需要申請經費或是認證也一定要提早,才能在政府、醫院、資訊企業之間的許多流程中,搶得最佳的研發與未來提供服務的時效。

對於未來AI的預想,長庚外傷急症外科醫師鄭啟桐則說,人工智慧的運算能力,已經可以在很單一的任務當中有相當出測的表現。希望未來加載更先進的圖形處理器(Graphics Processing Unit;GPU),讓深度學習的效果更加顯著。

未來科技有機會能夠達到,病患經過X光檢查後,AI系統自動傳送報告給醫師的同時,也會與相關系統聯結,將資訊傳送到醫學影像存檔與通信系統(Picture archiving and communication system;PACS),形成一個資訊快速傳遞與分析互通的生態系,增進醫師的診斷效率與節省時間。

以現在的骨折熱點分析技術為例,鄭啟桐認為,目前只能在單一任務上有較好的表現的AI技術,未來也能有更多突破。比方說,超越現在的單一點位的骨折熱點分析,將來可以讓影像更複雜骨的盆腔骨折都可以綜合精準分析。此外也提到國外的AI市場觀察。目前美國食品藥品監督管理局( Food and Drug Administration;FDA)也已經許可藉由AI來識別手腕醫學影像的臨床診斷技術。

影像醫學的人工智慧應用,在診斷上的準確率相當重要。各醫療團隊也都在努力將正確率提高。應用方面,則是由各單位自行操作。目前,長庚人工智慧實驗室的AI輔助髖骨骨折系統,能夠以不同頁面的資訊,讓醫師瞭解和測試,在AI的輔助下準確度是否有提升。鄭啟桐說,沒有AI輔助時,臨床醫師的準確率大約在8~9成,而放射科醫師可以到95%。值得注意的是,雖然AI的準確率只有91%,但是檢測敏感度比較高。醫師的診斷準確率,在加上AI的輔助之後,也都有顯著的提升。

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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