ADI
活動+
 

解決醫院人力短缺問題 未來AI可能就是你的放射科醫師

MRI已經是全世界醫療機構最常使用的診斷工具。法新社

距離全身核磁共振造影(MRI)技術問世、掃描第一位患者以來,已經有40年歷史。MRI是重大的醫療進步,因為這種技術不需要使用到X光等放射線,而且可以針對人體多個部位做造影,而且軟組織影像的解析度佳。

The Conversation網站報導指出,MRI已經是全世界醫療機構最常使用的診斷工具。不過也因為使用頻繁,放射科醫師的工作量愈來愈吃重。

舉蘇格蘭為例,顧問放射師的人數這十年來幾乎沒有增加,但是隨著科技一代一代進步,造影方法也愈趨複雜,龐大工作量讓他們無法負擔,許多醫院都迫不得已,必須把工作外包。

好在現在有人工智慧(AI)幫忙,把長久以來大量的掃描影像和診斷結果餵入機器學習演算法,產生影像分類的新規則。像這樣結合AI的診斷,叫做「造影圖譜學」(radiomics)。

在英國格拉斯哥(Glasgow),數位造影圖譜學中心iCAIRD從2018年開始,結合愛丁堡大學等4所學校、國民保健署(NHS)、以及飛利浦(Phillips)跟Canon等業者的資源,運用乳癌造影、中風診斷與治療、胸部X光等醫學領域的匿名臨床影像,研發出AI測試方法,並建立數位病理資料庫,可望減輕醫院人力負擔。

不過當然,任何變革都伴隨代價,譬如使用患者的資料是否有侵犯隱私的疑慮?加上目前大眾對於AI用於醫療的信任亦尚未建立。如何在利弊中取得平衡,並且建立配套的管理措施,這些都應該攤在陽光下接受公評與檢視,也需要產官學界同心努力。

  •     按讚加入DIGITIMES智慧醫療粉絲團
更多關鍵字報導: 核磁共振成像 人工智慧