作者:謝涵如
對於醫療領域而言,即使分毫的差錯都有可能危及病人的性命,追求「精準」不僅必要且重要。各種「AI輔助診斷系統」能透過深度學習技術,整合各項數據資料進行智能化運算分析,有效協助醫生做出更精準的臨床判斷,讓AI成為醫療診斷的一大助力。
本次Edge AI社聚邀請了在AI醫療輔助擁有豐富經驗的柏瑞醫(Biomdcare)執行長張漢威與聿信醫療(Heroic-Faith)副總經理鄭淵仁,分別就「AI輔助健康篩檢系統」與「AI智慧聽診器」兩個例子,分享利用AI技術協助醫療的實際案例。
AI輔助篩檢輕鬆掌握健康狀態
柏瑞醫以女性為主要目標客群,希望結合AI發展出簡單快速的健康檢查工具,讓女性在忙碌於家庭與工作的同時,不需要再多花太多額外的心力與時間,也能輕鬆追蹤自己的健康狀況,其AI輔助篩檢系統目前已取得美國FDA 2類許可。
「根據研究數據,全球約有兩億女性罹患骨質疏鬆。」張漢威指出,女性是骨質疏鬆的高風險族群,而骨質疏鬆導致的骨鬆骨折,是相當不易發覺的全身性慢性病,可謂身體的隱形殺手。但是傳統的骨質疏鬆篩檢耗日廢時,從安排檢查到取得結果,動輒需要數十日,令人卻步。柏瑞醫研發的篩檢系統,利用放射科就能取得的X光片,導入AI輔助系統進行分析,6秒就能得到檢測結果,相當便捷快速。
「AI技術也能應用在子宮頸癌檢測。」張漢威表示,子宮頸癌作為全球女性常見癌症的第二名,高死亡率不容忽視。然而傳統的子宮頸癌抹片檢測採人工閱片,不僅效率低,且由於人眼會疲勞,難以一直維持相同的精確度。
柏瑞醫所研發的子宮頸癌臨床AI輔助篩檢系統,不僅能快速閱片,還能直接生成篩檢報告,醫生省下大把時間的同時,也能提高檢驗的準確度。此外,癌症裡最難纏,最不易辨識癌細胞的血癌,同樣也能藉由整合AI輔助辨識與醫生的肉眼辨識,增加準確率,讓病患能及早發現,及早治療。
此外,張漢威也分享了AI在醫療上進行研發時遭遇的難題。訓練AI模型需要大量數據,但是醫療領域能提供的資量數其實不多,此外AI在影像處理方面的功能較弱,因此目前柏瑞醫使用Intel的OpenVINO平台,針對影像做先行處理後,再導入自行研發的人工智慧訓練參數迭代方法及多GPU全域最佳解決演算法進行運算,達成能在900秒訓練完成精度99%的AI應用成果。
AI智慧聽診精準掌握病患生命脈動
「智慧醫療發展遭遇的困難,其實很多時候並不是科技、資料品質或醫療技術有所欠缺,而是缺乏妥善的整合來做出一個好產品。」聿信醫療副總經理,同時也是共同創辦人的鄭淵仁提及團隊在草創之初就發現的問題。
將科技導入辨識身體聲音的醫療需求,研發智慧聽診產品的項目,其實在過去就不乏有大公司投入,卻沒有激起太大水花。聿信醫療在今年推出的「AI即時呼吸聽診監測儀」成功突破僵局,開拓市場,已有不少醫院引入使用。
「過去其實沒有真正能持續監控呼吸系統狀態的儀器,只能仰賴醫生用聽診器判斷。」鄭淵仁指出,尤其是在非插管麻醉使用率漸漸超過插管麻醉的現在,醫生人數有限,難以一一用聽診器確認患者的呼吸狀況時,好的呼吸系統偵測工具更顯必要。
「AI的深度學習,不是一種預測工具,而是一種偵測工具。」
AI呼吸監測儀除了能夠解決醫生人力不足的問題,其以呼吸音聽診的方式,能比傳統監測Vital sign的方法更早發現呼吸暫停的狀況,即時預防經常伴隨發生的低血氧事件。而儀器貼片式的設計,在發生如同新冠疫情中,醫生無法脫下防護衣聽診的情境時,也能發揮極大的作用。
小結
結合AI深度學習技術的輔助診斷系統,不僅能有效節省珍貴的醫療人力,更能有效彌補補足肉眼的不足,讓醫療效率及精確度都更上層樓。期望未來AI輔助診斷系統能應用到更多不同的疾病領域,減輕醫療人員負擔的同時,也能拯救更多寶貴的生命。
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