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【武漢肺炎專題報導】2019-nCoV持續發燒 各部會整合智慧醫療數據平台提升醫病安全

疾管署AI大應用 瘧疾血片自動辨識

雖然台灣在1965年時本土瘧疾已經根除,但衛生福利部疾病管制署副署長莊人祥說,在國際上瘧疾仍然是一個相當重要的疾病問題。此外,台灣現在一年還是有10~40例境外瘧疾病例,其原因許多是在從非洲經商回台的人士身上檢出。也因此,疾管署2017年與AI Lab合作,共同在瘧疾血片的識別領域上努力。實驗人員在數百片影像檔上,標示感染血球,提供進一步的數據分析與機器學習。

莊人祥認為AI能夠有效提升疫情防治與檢測效率。蔡騰輝攝

瘧疾血片 AI輔助辨識

現行檢驗流程雖由醫院鏡檢初判,但仍需回傳影像檔予疾病管制署寄生蟲實驗室,仰賴實驗室專家再次判定,訊息交換所需時間,即可能造成個案或長或短的通報及治療時效延遲。莊人祥說,也因此開發自動辨識技術,就是希望透過人工智慧模型輔助鏡檢影像研判。在現階段提供一個線上平台,讓臨床檢驗人員上傳影像後,即時檢視模型研判結果,爭取檢驗時效。

瘧疾偵測線上平台畫面示意圖。疾管署提供

為訓練人工智慧模型辨識瘧原蟲,第一階段需先建立大量的血液抹片影像庫,現階段以自動顯微鏡建立100片血片數位影像檔,產生近1,000萬張影像,並針對其中約8,000張影像標註感染血球,提供人工智慧模型進行訓練及精準度驗證。

瘧疾數位影像庫建立流程。疾管署提供

目前針對惡性瘧進行辨識模型開發,模型辨識效果已接近、甚至優於受過相關鏡檢訓練的檢驗人員,未來也將持續優化辨識效果,並將辨識範圍拓展至其他種類之瘧原蟲。

聊天機器人疾管家

除了瘧疾血片的AI技術以外,針對台灣重大疫情防治的科技應用上,疾管署2017年10月與HTC合作,並在2018年推出第2版聊天機器人LINE@疾管家。莊人祥說,透過「疾管家」,疾管署除了能夠快速將訊息傳遞給民眾以外,民眾也可以透過瞭解傳染病、如何預防、國外的疫情現況等資訊,進而在最短的時間內採取應對措施。此外,疾管家的推出,也有效紓解疾管署1922熱線的人員作業時間。

AI疾病預測系統

此外,疾管署在2017年底也與宏皉X作,在疾管署網站上推出「流感預報站」。透過收集健保署的門診資料與醫院端的急診數據,創建4個人工智慧模型,集成呈現圖表的方式,將地區分為危險、中等、良好等三分類,可以提醒民眾注意健康保健與自我防護之用。莊人祥表示,資料都會在每週三凌晨更新。從門診與急診類流感就診人次的數量高低分布來分析,目前已經可以知道,每每在年初都會有升高的趨勢。莊人祥表示,透過AI與大數據,流感預報站的準確率高於國外類似的預測模式,有效讓疫情的預測更具參考價值。

對疫病防治的未來發展與看法

目前,主要業務以公共衛生為主的疾管署已有收集許多疾病相關數據,團隊也正在分析數據,並且正朝影像分析的方向發展。對於未來科技醫療與疾病防治,莊人祥說,可以從幾個方面來看。首先,像是流程精簡化。過去醫師都只能將資訊傳送至衛生局,衛生局再將資料上網更新。從2000年開始,醫院已經可以直接上網更新。接著是電子化。包括收集醫院資料的防疫雲系統,自動帶出的電子病歷等。

人工智慧可以更快速判斷出社區疾病與醫院之間互動的關聯。莊人祥說,在科技導入醫療與疾病防治應用的面向上,要有明確的定義,才能夠讓新科技的操作更加順利。比方說,AI的影像辨識應用,就可以統計路上戴口罩的民眾數量,同時收集與比對氣象局的空氣品質資料,即可產生更有相關性與更多元意義的分析結果。

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