在傳統醫療現場中,常會看到的民眾在不同科別中奔波候診,針對各種健康問題要安排多次的放射線檢查,耗費大量的時間與精力外,也增加心理負擔和醫療成本。
專攻人工智慧研究的臺北醫學大學前副校長陳震宇領軍,2023年成立了「神瑞人工智慧」,致力以AI技術促進醫學影像創新應用,推出DeepLung-CAC心肺篩檢平台,今年九月已正式取得衛生福利部食品藥物管理署頒發TFDA醫療器材軟體許可證,可有效做到「心肺一起篩」,只要進行一次肺部低劑量電腦斷層掃描(LDCT),即可偵測肺結節及心臟冠狀動脈鈣化風險,未來更將增加骨質疏鬆風險與慢性阻塞性肺病(COPD)等疾病風險偵測功能。相信未來在醫療院所及健檢中心的普及推廣下,能為國人提供更全面、更高效的健康管理服務,實現疾病早期偵測與預防,降低疾病致死率。
一次LDCT檢查,及早偵測出四種疾病風險
擁有公共衛生專業背景的「神瑞人工智慧」執行長張曜吉表示,肺癌已是全世界及台灣癌症死因的首位,肺部低劑量電腦斷層掃描(LDCT)證實是早期發現肺癌的重要篩檢工具,他感慨地說:「肺癌越早發現,治癒率越高!可惜約60~70%的肺癌病患在確診時已處於晚期,錯過了治療時機,存活率低於三成。我們希望運用AI技術來跟時間賽跑,做到AI精準預防、及早治療,提高肺癌零期與第一期被篩查出來的機會,存活率可高達九成以上。」
台灣將面對超高齡社會的來臨,中高齡族群更應重視預防醫學。除肺癌與心血管疾病占國人十大死因前兩名外,骨質疏鬆症是全球第二大的慢性疾病,國人65歲以上民眾約每7人就有1人骨質疏鬆,摔倒後容易造成骨折,加速了長者失能殘疾或死亡的機率。另根據2019年世界衛生組織統計,吸菸或長期暴露於空污環境下產生的慢性阻塞性肺病(COPD),為全球十大死因第三名。
針對上述疾病,DeepLung-CAC搭建的AI多模影像精準健康平台,使用者可透過一次肺部低劑量電腦斷層掃描(LDCT)所產生成約300-500張的影像內容,達成「一圖多用」,未來能在5分鐘內可快速偵測肺結節、冠狀動脈鈣化、骨質疏鬆和慢性阻塞性肺病(COPD)等四種疾病風險,輕鬆實現「一鍵自動生成報告」,大幅增加影像篩檢效率與品質,降低患者輻射暴露量外,還能輔助專業臨床放射科醫師進行結果判斷,減輕製作文字報告的負擔,提高臨床工作效能3~5倍。
團隊運用AI深度學習,建構4項檢測模組
在政府推動精準醫療政策及AI產業應用的浪潮下,2018年科技部推動「醫療影像之巨量資料建立與應用研究專案計畫」,臺北醫學大學開始投入蒐集心、肺、脊椎醫療影像資料庫的建立,篩選同時涵蓋肺癌、冠狀動脈鈣化、骨質疏鬆與慢性阻塞性肺病檢測影像的案例,團隊以3D深度學習演算法,建構Lung Rads(肺癌)、CAC(冠狀動脈鈣化風險預測)、BMD(骨質疏鬆風險預測)和COPD(慢性阻塞性肺病)等四大檢測模組。
本套軟體現已實際應用在臺北醫學大學附設醫院、衛生福利部雙和醫院、台北市立萬芳醫院與其他多家大型醫療院所,至今已累計超過25,000例個案進行肺癌篩檢報告。盼望此項AI創新應用技術,能改變台灣現有臨床工作流程,減少重複檢查,降低醫療成本,找出醫療掃描影像中潛藏的細微資訊,提高早期疾病偵測的準確性,成為守護全民健康的最佳利器!