中国附医加码强化AI应用范围，胸腔X光AI年底前要新增9种病灶分辨能力
摄影／王若朴
中国附医今年二月顺利开启AI门诊，还马不停蹄地精进AI系统，今年底要推出可辨识至少9种病灶的胸腔X光异常分类AI，而应用最成熟的骨龄X光判读AI也将于今年第四季或明年第一季通过卫福部食药署（TFDA）核准。
目前有中国附医有8个科别提供AI门诊，使用了多项AI系统，比如骨龄X光辅助判读系统、胸腔X光异常分类筛检系统、糖尿病视网膜病变判读系统、EKG心电图辅助判读系统、乳癌超音波判读系统等。
长佳智能是中国附医旗下专门负责AI开发的子公司，该公司企业发展部经理林颖成表示，二月上线的胸腔X光异常分类AI，只能提供正常和异常等两种分类的判断，可用于快速筛检大量体检。新的发展目标是靠AI辨识出18种病灶，比如肺塌陷、心脏肥大、浸润、水肿等。目前找来中国附医院内胸腔内科资深主治医生徐武辉主持专案，并由2组院内医生团队，对病患胸腔X光片进行RY标记，作为新模型训练之用。“今年底要推出第二版，至少能辨识9种病灶。”
另一款乳癌超音波辨识AI，现有版本只能显示良、恶性肿瘤的概率，目前正导入国际乳癌分类标准（共6个等级，其中第4级又分为3种），希望能更细致地分辨乳房病变程度。林颖成坦言：“这是一项大工程，需要大量影像资料，每个分类至少要1万张。”
正在大改版的还有EKG心电图辅助判读系统，目前可辨识12种心电图波形，包括了心房颤动、心房震颤、心律不整、双联律、心房异位节律。林颖成提到，准确度已达到90%，比起训练该系统的心脏专科医生，只低了3%。目前正在扩充辨识种类，“希望能辨识超过20种心电图波形。”
其余刚起步的进展，如糖尿病视网膜病变判读AI，正准备扩大应用范围，增加更多眼底镜能观察到的眼疾，初步先锁定黄斑部病变和激光手术判别，后续还会增加青光眼的辨识功能。除此之外，长佳智能也正开发扁平足X光AI辅助判读系统，要为医院役男服役标准快筛。文◎王若朴
