【政大醫學院】多類別癌症之非侵入式AI偵測系統

參賽團隊名稱：政大醫學院

建立多類別癌症之非侵入式AI偵測系統，將模型導入OpenVINO，並將預測結果視覺化，利於多類別癌症之偵測與治療。

提案動機

癌症影響人類健康至鉅，發展癌症早期檢測工具將可顯著提高癌症病患存活率。最近研究顯示，液態活檢(liquid biopsy)較傳統組織切片具許多優點，但普遍適用有待深度研發，目前只有少量的液態活檢工具可辨識癌症，但預測能力不佳，早期偵測極差，且只能區分是否有癌症，無法辨識為哪種癌症。

血液中小分子核糖核酸(circulating miRNA)屬於液態活檢，其可調控標靶基因的表現量及功能，且穩定、不具侵入性，在獲得組織切片與影像測試證據前，其表現量變化於早期癌症中即可被偵測，然而以血液中小分子核糖核酸建構之人工智慧系統來辨識多類別癌症，目前仍未被報導，因此開發非侵入性、精準辨識正常人與多種癌症的早期人工智慧檢測系統是我們的目標。

解決方案

建立多類別癌症之非侵入式 AI 偵測系統，且將模型導入安全、高效的OpenVINO，利於多類別癌症之偵測與治療。

成果介紹短片：

成果介紹

我們整合建構全球最大多類別癌症的血液中小分子核糖核酸表現量資料庫，建立人工智慧預測系統，並將模型導入OpenVINO，精簡與優化模型，其安全、高效又快速，該系統能準確辨識六種癌症及正常人，敏感度高達90%，在癌症早期也能準確辨別多類癌症，深具臨床價值。我們進一步發現少量的關鍵小分子核糖核酸，對於辨別多類別癌症具極高預測力，可開發成非侵入性的早期多類別癌症診斷工具，降低臨床成本，早期發現癌症而早期治療。此外，我們建構關鍵小分子核糖核酸的交互作用網路，發現潛在的生物機制並設計治療策略，利於癌症精準醫學之發展。

團隊自介

本團隊由各領域研究的專才們組成，共同的交集是AI！我們的專長從通訊技術、電腦視覺、智慧醫療、行為模式識別、使用者介面設計、行銷管理，乃至大數據分析，結合各自領域知識，只要牽涉到AI，我們就要解題。在這精準醫學的時代，巨量資料就在眼前，我們已經準備好了！