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AI輔助醫師分工合作 開拓更廣闊的新世代醫療視野

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健康

2019-11-01

科技部第二季AI投資潛力獎第一名 台大AI中心王偉仲教授團隊

人工智慧、高效能計算、數學、統計與醫學等多面向領域知識,完美整合成「人工智慧醫學影像分析平台」,有望成為最貼近醫師們的智慧助手,協助減輕診斷工作負擔,將更多心力放在病人身上,治療疾病以及舒緩不安。

 

王偉仲教授研究團隊

 

基於同理心與人文關懷 打造醫學影像AI分析平台

 

「我們都不希望身體有病痛,但真的生病時,無不冀望精確診斷與周全治療。」台灣大學應用數學科學研究所教授王偉仲,回憶起父親生病後經歷的辛苦診療過程,以及他的堅強與勇氣,有著深刻的感受。也基於這份同理心與人文關懷,決定帶領轄下MeDA Lab (Medical Data Analytics Laboratory醫學影像與數據人工智慧實驗室) 團隊啟動「智慧醫學影像分析與創新醫療流程」計畫,希望貢獻長年累月的研究所學,協助有效運用醫療人力及資源,真正幫助社會大眾。

 

特別是王偉仲教授觀察到,現階段醫療模式容易讓醫師工作過度疲累,診斷效率難免受到影響。加上人體結構、病徵起因實在比我們想像的更加複雜,如何快速精準的分析龐大繁複的醫學影像、病理切片等臨床檢測數據,也是很大的挑戰。

 

台大腫瘤內科主治醫師許哲瑜也是研究團隊成員之一,讓研究成果更貼近臨床需求

 

因此秉持著「Help doctors to help people」的信念,王偉仲教授團隊著手打造「人工智慧醫學影像分析平台」(http://meda.ai),「 平台中使用的創新演算法是臨床數據蒐集之後,利用深度學習與機器學習得到的分析結果,可堪比資深醫師的經驗」,不僅有助於減少病人候診時間,醫師也可更快速做出準確診斷,獲得更高品質的病程發展預測與治療建議,也能夠花更多時間與病人溝通。

 

人工智慧引擎與擴增智慧流程 提升診斷效率與品質

 

另外,模組化的人工智慧引擎(AI Engine)以及標準化的擴增智慧流程(AI Workflows),也能協助醫師面對更高層次的醫療挑戰。前者希望針對腦部、肺部、心血管、腹部、病理切片及放射性治療等領域,自主研發核心演算法,有效率地做出精準診斷。後者則希望「Let doctors be doctors」,把AI技術融入臨床工作流程,助醫師一臂之力,進行深層病理分析,減輕工作量。加上平台具備自我演化機制,能夠依據蒐集的高維度巨量資料不斷優化平台效能,打造日益強大的醫療預測模型。

 

可善用深度學習與機器學習,提高多種醫療影像的分析準確率

 

身為高效能計算科學領域專家,王偉仲教授進一步強調「醫學影像其實是高維度的數位訊息,而診斷過程像是從數千萬以上的數字中找出幽微差異」。當腫瘤影像和一般正常影像並列,可以透過高效能人工智慧辨識兩張影像的深層特徵有何不同,提供醫師高效率、可信賴的偵測結果。此外,要將研發成果落地,更需要解決醫師的痛點,融入現有醫療流程,「 我們花了非常長時間跟醫師溝通、了解切身需求,才提出臨床解決方案,成為台灣醫療界的創新破口。」

 

雖然研究計畫預計歷時四年,但團隊已跟台大醫院、中央研究院、台北榮總、陽明;美國的NVIDIA、IBM、西奈山醫院、麻省總醫院、芝加哥大學;英國的UCL大學;德國的KIT大學;日本的東京大學等領域佼佼者產學合作或共同研究。年度研究成果也在RSNA、DDW、ESC、ESMO與GTC等歐美頂尖國際研討會發表,獲得高度認可與稱讚。王偉仲教授期許接下來「隨著人工智慧醫學影像分析平台的發展,能夠協助台灣成為智慧醫學影像分析技術的世界級樞紐中心。」

 

 

了解更多AI潛力新星:https://events.businesstoday.com.tw/2019/CPCAI/06_stars.html​

 

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