作者：謝涵如
科技飛速進步的今天，智慧醫療已不再是科幻電影中紙上談兵的夢，而是正逐步實現的目標。在醫療診斷上，囿於人類體能與經驗的極限，無論如何小心謹慎都有疏忽細節的可能性，然而在追求精準的醫療產業中，失之毫釐都可能導致誤診，此時若能以科技輔助，或許就能夠解決此一棘手的問題。
為了降低醫療疏失發生的機率，結合AI打造出醫療決策輔助系統，將醫師診斷的流程標準化已成為智慧醫療領域的發展趨勢。不過究竟該如何利用AI做出精準的病理診斷，甚至進一步打造完善的智慧醫院？Edge AI的第13場社聚針對此一問題，邀請到兩位專家，聚焦分析如何更進一步的利用AI達到精準辨別與診斷，並且分享AI能夠如何有效為醫療現場提供拹助。
AI in Medicine 創造精準醫療環境
第一位分享的演講者是陽明交大竹銘醫院的院長唐高駿，先後擔任臺灣多所醫院院長的他，不僅擁有豐富的管理實務經驗，學術成就也十分出色，研究範圍涵蓋嚴重感染敗血症的治療、急重症患者生理訊號與及治療的大數據研究、智慧醫療與智慧醫院建置等。
唐高駿院長分享AI在智慧醫院的發展趨勢
「提起AI在醫療方面的應用，多數人都會立刻聯想到影像處理。」唐高駿認為這樣的聯想方向完全正確，醫療診斷時，確實經常遇到需要判讀大量影像的情況。
他以自己在醫療現場判斷胸部X光片的經驗舉例，傳統電腦斷層檢查產出的X光片，平面、黑白的影像，連從醫多年的他有時都難以辨別是否有問題。但是若能將X光片導入AI模型，將平面的X光片合成、模擬出一個3D圖像時，即使是未曾受過訓練的普通人，都能輕易發現問題所在。
唐高駿表示：「圖片重新合成，變成最適合人類肉眼判讀的樣貌，就是AI目前能夠提供臨床醫療最大的協助」除了判斷X光片外，例如癌症細胞的發現，眼底攝影檢查等等，都能利用AI輔助，降低判讀難度。甚至連這兩年席捲全球的COVID19病毒，也可以借由AI重新合成影像的技術，快速辨別病人感染的究竟是普通肺炎或是新冠肺炎。
藉由AI幫肺部檢查影像重新上色，有助於醫生判斷是否感染新冠肺炎。（圖片來源：唐高駿）
至於大眾最有疑慮的AI輔助精準度如何？唐高駿引用了兩年前知名醫學期刊Lancet上發表的一篇文章進行說明。該文章匯集近年各種醫學影像分析相關的論文資料分析判斷後，認為深度學習在判讀醫療影像方面，具備與醫療人員不相上下的水準，可見AI醫療輔助系統的發展已經有足以信賴的成果。
不過唐高駿也不諱言，人工智慧的發展在醫療領域仍有許多障礙要克服。其中最大的障礙就是醫生不願意相信AI的能力，針對此一問題，唐高駿認為若想要解決，不只是要求醫生打開心胸，AI的開發者也必須藉由解釋AI的學習方法與指令，訓練數據是否準確地代表患者，結果與真實病理狀況能否吻合等，讓醫療決策者瞭解AI的邏輯並確認合理性，才能讓醫生有足夠的信心與信任去接納。
3D數位病理檢測 邁向精準醫療
第二位講者是捷絡生技技術長林宇捷，以自己多年投身智慧機械軟硬體設計及產品開發的經驗，從技術面向與觀眾分享AI在病理學方面的應用。
林宇捷分享AI對病理檢測的重要助力
一般人聽到病理檢測，可能會覺得陌生，其實病理檢測是目前臨床上精度最高的一種檢查手段，用於診斷是否罹患癌症，必須經歷X-ray、CT、MRI、PET等一系列初步檢測後才會進入切片取樣的病理檢測階段，讓醫生用影像辨別的方式，判斷細胞有無異常情況。而除了術前檢查，病人接受手術切除的腫瘤也必須再進行術後病理檢測，判斷是良性或惡性，以及該如何進一步治療等等。
林宇捷表示，其實現在的病理檢測已經經過一次科技革新，現在的醫生已經不必彎著腰在顯微鏡前看切片，而可以放大到電腦上檢視，可見病理數位化已經是不可逆的新興浪潮。加上精準化、個人化醫療興起，推動病理數位化與AI技術導入病理診斷領域，更帶來全新商機與發展可能。
然而雖然如此，其實AI導入卻不如預期順利，主要是因為病理影像檔案尺寸龐大，醫師導入AI病理工具時，所屬醫院需採購高階昂貴的運算裝置，阻礙了AI技術的應用。面對這一問題，捷絡生技團隊提出了解決方案MetaLite® AI數位病理影像輔助判讀軟體，將AI演算運行在邊緣裝置。醫師可以在輕巧、便利的個人化運算工具如筆記型電腦上，運行AI輔助判讀軟體，協助診斷工作。
MetaLite® AI數位病理影像輔助判讀軟體可以在輕巧、便利的個人化運算工具上運行。（圖片來源：林宇捷）
其實捷絡生技也不是第一次就成功，原先團隊嘗試在Edge computing裝置上開發，結果失敗收場。原因是模型大小的限制及輸入影像尺寸的限制，運算速度非常慢，且結果圖像解析度極差，不符合醫療使用需求，後來第二次開發時搭配使用了intel 的OpenVINO模組大幅提升速度與產出品質，才解決此一問題。
捷絡生技未來計畫利用AI，將2D病理切片組合成完整的3D模型，讓醫生能更輕鬆精準的判斷問題，讓智慧醫療再向前邁進一步。林宇捷表示：「傳統的2D醫療切片，一個病人可能就有200片，但若合成一個3D影像直接檢視，就能減輕醫生的工作量，提升醫療品質。」
捷絡生技希望藉由病理影像3D化，減輕醫生負擔的同時也能提高診斷精確度。（圖片來源：林宇捷）
小結
醫學透過AI進行輔助診斷，不僅能降低醫療上的不確定性，還能適時給予醫療建議。減輕醫生負擔的同時，亦可以取代人力進行重複性工作，改善醫療品質。期望未來隨著科技進步，智慧醫療能更加進步與完善，讓我們的健康更有保障。
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