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台灣糖尿病患十人有一 AI輔助診斷改善偏鄉醫療資源缺乏困境

工研院展示糖尿病視網膜病變診斷輔助分析技術如何協助非眼科醫師診斷糖尿病病情。廖家宜攝

根據醫療資料顯示,糖尿病幾乎成為台灣人好發的「國民病」之一,每十個人中就有一起糖尿病案例。但過去在糖尿病的求診過程中,患者需另外轉診至眼科進行眼部病變的診斷部病變,這樣不但降低就醫效率,非眼科醫師也難以立刻確認病情。而工研院在與台灣3所醫學中心的合作下,目前已成功開發出糖尿病視網膜病變診斷輔助分析技術,未來在AI的協助下,有望改善目前糖尿病的診斷方式。

糖尿病的併發症之一是眼底視網膜病變,因此透過眼底影像判讀,可以偵測出4種主要病徵。不過,早期患者對視網膜病變難以察覺,往往等到有異狀而求診於眼科醫師時,通常病情已加劇。而過去糖尿病的求診過程中,一般都會先經由家醫科醫師進行初診,再轉診眼科。但一種病症卻必須在不同科別中來回就診,不僅就醫效率低,也容易措施早期治療先機。

在工研院目前已研發成功的糖尿病視網膜病變診斷輔助分析技術中,工研院則是藉由導入AI影像分析技術來改善現階段的糖尿病診斷方式。在三總、中山附醫以及中國附醫等3家醫學中心,一共50多位眼科醫師的協助下,透過蒐集大量來自國外醫院影像研究資料,以及台灣醫療院所提供的資料,在數萬張影像中進行病變的特徵標註,而藉由深度學習,未來系統便能夠自主判別眼底影像,輔助進行視網膜病變的診斷。

這項糖尿病視網膜病變診斷輔助分析技術主要開發出符合臨床醫師所需的2種功能,分別是病變的分級期以及病變位置。透過病變分級期可掌握病患多久需追蹤1次,而透過病變位置則可以更準確地與病患解釋病情。

工研院表示,透過糖尿病視網膜病變診斷輔助分析技術,可協助非眼科醫師,如新陳代謝科、內科或家醫科醫師進行糖尿病眼底影像的細微病變判讀,進而提高潛在病患早期發現的機率,提醒病患儘早接受治療,此外,非眼科醫師也能因此加快確診速度,免除轉診眼科的不便利。

而工研院巨資中心主任馮文生則表示,尤其在醫療資源與人才相對稀缺的偏鄉地區,往往對於眼部病變的檢測技術支援不足,目前全台灣300多個鄉鎮市區中,超過半數的地區並沒有眼科醫師提供醫療資源。因此倘若透過AI輔助非眼科醫師也能順利進行視網膜病變影像的判讀,也能解決現階段偏鄉醫療資源不足的問題。

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