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。
柏瑞醫執行長張漢威向觀眾解釋AI輔助篩檢系統的優勢與必要（攝影：劉庭芸）
「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。
聿信醫療副總經理說明「AI即時呼吸聽診監測儀」在醫療領域的重大應用突破（攝影：劉庭芸）
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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