AI趋势周报第111期： 一张医疗影像不只说一个故事，成大揭医疗影像AI新作法

重点新闻(1122～1128)

成大    医疗影像     心肌梗塞  

一张医疗影像不只说一个故事，成大揭医疗影像AI新作法

成大医院胸心血管放射线科主任蔡依珊揭露成大医院医疗影像AI新作法，她与团队利用主动脉电脑断层扫描影像，打造一款非典型缺血性心肌梗塞AI，目的是让AI告诉医生，在一份医疗影像中，不是只有一个故事；也就是除了判断主动脉剥离之外，还可以确认病人是否患有非典型缺血性心肌梗塞。

她解释，当病人因胸痛进到医院急诊时，医生通常会拍摄电脑断层扫描（CT），来判断是否发生主动脉剥离，但却鲜少注意到影像中的其他资讯，比如心肌血流状态。她指出，当黑白的CT影像染上不同颜色后，除了依然能检视是否有主动脉剥离，还能明显看出心脏血流灌注的情形，可用来判断非典型缺血性心肌梗塞，让医生有更多诊断资讯。

于是，她与同事一起展开这项专案，首先搜集了759位病人共3万8千张CT影像，标记其中40位病人的影像，来进行迁移学习、训练模型，并利用Nvidia DGX-1来缩短模型反复训练的时间。就初步成果来看，模型准确率达84%，蔡依珊团队也利用200张影像，让AI与医生相比，结果与表现最好的医生，只相差4%。而未来，成大团队还要开发更多医疗影像AI，作为医生辅助诊断的小帮手。

  AI芯片     运算架构    异质整合  

台湾人工智能芯片联盟成立4大委员会，还要在台北京站测试AI监控芯片

台湾人工智能芯片联盟（AITA）日前成立4大委员会，分别是AI系统应用、异质AI芯片整合、新兴运算架构AI芯片、AI系统软件，要透过制定标准、建立产官学AI芯片生态系，来加速垂直整合、进攻全球市场。

其中，AI系统应用委员会着重垂直示范，以驱动终端产品和AI芯片需求为主，第一波将以台北京站百货为试验场域，要导入具AI芯片的监控设备，让人流更顺畅。而异质AI芯片整合委员会锁定技术面，要整合多颗不同功能与制程的芯片，提升系统效能，同时也要具备体积小、低功耗、低成本的目标。

新兴运算架构AI芯片委员会的重点，是要发展新兴运算架构，来突破AI运算的耗能与效能瓶颈。AI系统软件委员会负责提供AI芯片软件开发环境，要帮助业者减少开发时程。

  Google     模型解释     AI平台  

Google AI平台推出模型解释功能，让资料特征和预测结果的关系一目了然

Google近日释出Explainable AI测试版，要来提高AI可解释性，帮助开发人员了解机器学习模型与其预测结果的关系。Explainable AI包含一系列工具和框架，主要功能有AI Explanations、What-If工具，以及连续评估（Continuous evaluation）。

AI Explanations可帮助使用者了解机器学习模型的分类或回归任务产出值，只要使用者在Google AI平台上提出预测请求时，AI Explanations就会显示资料中每个特征，对预测结果的影响。What-If工具则能在notebook环境中使用，透过互动式仪表板来检查Google AI平台上模型的表现。而连续评估功能，会定期自使用者部署在AI Platform Prediction上的机器学习模型，采取输入和输出值样本，再透过AI Platform资料标记服务，分派人力来检视输入值的参考基准标记，并与预测值比对，提供使用者连续性的模型表现回馈。（详全文）

  浊水溪    影像辨识       滥采滥盗  

巡防浊水溪新方法，第四河川局正研发用AI辨识盗采、滥倒行为要揪可疑车辆

为解决河川废弃物倾倒和盗采砂石问题，负责浊水溪水域的水利署第四河川局局长李友平提出河川管理智慧监控解决方案，要将影像辨识结合监视器来自动巡防可疑车辆，并以无人机搜证。

他指出，水利署原本就运用传统影像处理方法来预防滥倒，但因为误判率高，团队想出了结合影像辨识、Line Bot与无人机的方法，来解决问题。首先，在影像辨识部分，团队先定义出目标车种：砂石车、怪手与垃圾车，并从第四河川局的远端监控系统中，截取5000张30万画素的影像来标记，再用YOLOv3框架来训练出物件辨识模型。

之后，便部署到远端监控管理系统，系统会自动于云端辨识目标车辆，侦测到将自动截图监视器影像，透过Line Bot通知监管人员。接着，监管人员能直接回复Line bot中的选项，决定是要指派距离最近的河川巡防员去取缔、两路包抄，还是要串联无人机远距录影存证等。这个方法，提高了取缔效率，也能在巡防人员来不及抵达时，以无人机即时拍下目标车辆的车牌与违法行为。（详全文）

  AWS    关联式数据库     机器学习  

AWS关联式数据库Amazon Aurora整合机器学习服务，用户可直接在数据库中使用

AWS更新自家关联式数据库Amazon Aurora功能，整合了机器学习服务SageMaker和Comprehend，用户可以直接将数据库中储存的结构化资料，应用在机器学习模型，不需要额外开发应用程序。

开发者可在查询中使用SQL函式，直接对数据库中的资料应用机器学习模型，比如，企业可使用Comprehend来侦测客户评论中的情绪，或使用SageMaker来建置客制化机器学习，评估客户忠诚度。开发者可以将机器学习服务所输出的资讯，储存在新的表格中，或是直接用来与应用程序互动。目前，Amazon Aurora对SageMaker的整合为正式版，而与Comprehend的整合则仍是预览版，现在只开放Aurora MySQL 5.7使用。（详全文）

华南银行    语音助理     IBM  

AI语音助理技术加持! 华南银行行动银行App，用说的就能转账

看好语音带来的人机互动体验，华南银行联手IBM推出AI行动银行，让华南银行用户只要用说的，就能查询汇率、存款余额，甚至是转账汇款。华南AI行动银行具备三大功能：AI全功能导航、支援全面声控输入、多轮对谈。

这款语音助理小n机器人，运用了IBM Watson的AI语意理解技术，可支援多轮对话应答。以转账汇款为例，当使用者说出“我要转账”，小n就会问“要把钱转去哪呢？”，使用者回答“转给爸爸100元”，系统就会自动引导到转账画面，且自动填入对方的银行账户、转账金额等资讯，使用者只要确认就能进行转账。华南银行补充，相较于其他同业以关键字为主的服务，需要精准的辨识搜寻，否则会出现牛头不对马嘴的情形；而小n采用AI语意理解，不需依靠特殊的语音指令，就可回答问题，给予行动银行服务新体验。（详全文）

成大    超级电脑     影像辨识AI  

蓄势待发！成大要用6台超级电脑DGX-1，要助医疗、金融和防灾AI影像发展

成功大学揭露学校AI研究发展蓝图，要用新增添的5台Nvidia超级电脑DGX-1以及2年前购入的同款电脑，运用强化的运算效能，来发展AI学术研究。成大表示，导入初期将锁定智慧医疗、金融科技和天然灾害三大方向，在智慧医疗部分，要用DGX-1来改善医疗AI模型的训练，范围涵盖数位病理、肿瘤科、心脏科、放射科、重症医学科等。

在金融科技部分，则是要强化成大与永丰银行的AI金融科技合作应用，包括了作业流程优化、信用评估、风险评估、自然语言服务、客户回馈分析，以及精准行销等。在天然灾害部分，成大团队锁定极端降雨或地震造成的山崩、土石流事件，以深度学习模型来分析，如莫拉克和苏迪勒台风引发的山崩，及其发生的精准时间点，来定义破坏机制和警戒值。现在要利用DGX-1来加速运算作业，以便在更短时间内处理大量数据、进行影像模拟，提高准确率。（详全文）

摄影／王若朴

图片来源／Google、AWS

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资料来源：iThome整理，2019年11月