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在宅醫療新添一員 皮膚癌痣拍AI化

由左至右:英國倫敦大學基因治療學博士李名揚、臺北醫學大學附設醫院家醫科主治醫師蘇千田、皮智-痣能達人MoleMe執行長醫師靳嚴博、臺北醫學大學醫學科技學院院長李友專、臺北醫學大學副校長陳震宇、臺北醫學大學事業長林俊茂、萬芳醫院皮膚科醫師花團均。蔡騰輝

在醫療人工智慧的領域上,現在包括台大病理科、長庚外傷骨科等影像辨識的準確率都很高;透過醫學文獻與給予更多指引的IBM Watson for Oncology,也在萬芳醫院有很好的應用。AI的應用除了在醫療院所等醫學現場以外,在每個人的家中也都可以有很多應用。就像是北醫育成的皮智(股),正式推出皮膚科異常風險分析人工智慧Line聊天機器人。讓民眾在家中就可以自己用智慧型手機與聊天機器人詢問自己的皮膚狀況,透過這樣的醫病互動過程,也讓醫師有更多的研究與分析的依據。

在5,000多筆影像數據分析資料庫中,男女比例為3比7,年齡分布以20至40歲最多,40至65歲為第二多。皮智-痣能達人MoleMe執行長醫師靳嚴博說,目前系統會建議皮膚疾病風險較高的民眾儘早就醫,並且推薦就近的診所位置。此外,若是AI分析出來的皮膚疾病風險較低,那也會建議民眾持續追蹤,同時也有功能可以提供選擇,是否要系統定期提醒再次拍照與檢測。

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皮膚科測試AI,能夠在年齡、性別、病徵尺寸、是否有變化等綜合問題分析後,提供民眾初步的就診建議。蔡騰輝

透過這樣的智慧化系統,臺北醫學大學醫學科技學院院長李友專說,能夠大大提升預防醫學與讓醫學知識更加普及。在即早治療或是早覺治療(Earlier Medicine)的概念中,就是要讓還沒生病或是病灶不嚴重的病患,能夠快速治療,以免讓病症變得太過嚴重而無法痊癒。在早期檢測的人工智慧幫助下,民眾也有了更多正確知識取得及求證的管道。

萬芳醫院皮膚科暨皮膚雷射美容中心主治醫師花團均也說,其實皮膚科的診斷過程中,90%都可以先用肉眼來觀察是否有異狀,剩下10%只能透過切片與進一步的醫學診斷來協助。也因為90%的狀況都可能透過影像辨識來篩檢,所以透過人工智慧聊天機器人來初步篩檢皮膚狀況,將會是極為實際且快速的科技應用。此外,花團均也說,與病理科相似,皮膚科也十分依靠、熟悉、懂得透過影像分析的方式來診斷病灶。

在影像科學的面向上,科技部海外人才歸國橋接方案博士李名揚分享,喜歡曬太陽的澳洲人,在70歲的時候會有三分之二被診斷出罹患皮膚癌。這也是暴露在太陽底下過長時間,並且沒有正確防曬的結果。也因此,如何早期預防皮膚癌,甚至是提供皮膚相關DNA損傷、預防醫療保健資訊、更多正確的醫療觀念,AI聊天機器人或許就是讓民眾感覺最符合日常生活習慣的切入方式。

透過人工智慧與像是Line這樣訊息傳遞軟體的溝通媒介,能夠有效提升民眾在家的健康識能與就醫資訊的取得。此外,臺北醫學大學附設醫院家醫科醫師蘇千田也認為,AI不會取代醫師,相反地,能夠提供更多全方位的資訊數據,讓醫師看診的時間與過程變得更有依據和效率;另一方面,民眾就診前也可以清楚了解自身健康狀況與疾病的分類,與醫師討論的過程也可以更切中要點。而這些從無病和小病做起的醫療服務,都能夠更有效運用醫療體系的資源,讓台灣的健保能夠永續發展。

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