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AI輔助診斷大腸腫瘤告捷 胃癌也有好消息

奧林巴斯大腸腫瘤AI輔助診斷於2020年發售,現在胃癌又有良好成果,朝全消化道邁進。圖為癌症樣本照片(左)與判斷結果(右)。Olympus

日本光學大廠奧林巴斯(Olympus)的輔助診斷AI,2020年發售大腸腫瘤用系統EndoBRAIN-EYE後,2021年又公開胃癌用系統研究成果,不僅有陽性率正確度100%、及陰性誤判陽性率低於50%的良好成績,還用簡單易懂的判斷影像,為下一步影像輔助診斷AI事業創造好的開始。

這次的胃癌胃腫瘤輔助診斷AI,是奧林巴斯與日本6個醫學中心的6年合作計畫,計畫分成第1階段的2017~2020年AI開發學習,以及第2階段的2020~2023年提高精度與用途。

第1階段研究以3個醫學中心的957件歷史樣本為學習資料,然後用6個醫學中心合計1,183件歷史樣本為判斷資料,結果是608件陽性中有608件判斷為陽性,575件陰性中有345件判斷為陰性,陽性判斷正確率達100%,而陰性判斷正確率達60%,整體判斷正確率近81%。

雖然陰性誤診為陽性的比例仍有40%,但研究單位認為跨機構資料判斷的陽性正確率達100%這點更重要,因為這意味用這個AI診斷時,不會漏掉所有癌症病例,因此病理檢驗師只要檢驗被AI判斷為陽性的個案中,是否有偽陽性個案存在,能大幅減低負擔。

因少子高齡化,日本醫療院所存在長期勞動力不足的問題,而病理分析需求持續增加,日本厚生勞動省每10年1次的病理相關調查資料顯示,2005年到2015年的每年病理診斷件數增為2.2倍,染色體分析件數更增為2.8倍,若比例不變,2025年需進行1,000萬件病理診斷,及1,200萬件染色體分析,勞務需求太高。

另一方面,不同醫院保存的病歷資料格式不同,紙本掃描的甚至有褪色之類問題,影響學習成效,奧林巴斯的AI證明能克服這些問題,不僅有助於活用資料,對進一步學習胃潰瘍或食道小腸癌症等其他部位疾病也有幫助。

已放棄消費相機的奧林巴斯,只靠內視鏡為中心的醫療器材銷售,難以成長,因此決定發展AI等軟體以輔助內視鏡等硬體,創造未來,現在站在大腸基礎上發展胃部應用,無疑要創造全消化道AI輔助診斷事業。


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