AI人工智能与医学影像:台湾首座AI医疗影像标注资料库上线

2018-12-30 19:12

导读: 台湾首座AI医疗影像标注资料库上线,2秒钟就完成医师工作!这么厉害吗? 台湾首座跨院所的本土化「AI医疗影像」资料库,一年来累积4.6万个案例的相关影像,其中1/3已完成疾病资讯标注,开放给研究团队合作开发演算法,包括北荣、台大、北医等团队,都借此开

台湾首座AI医疗影像标注资料库上线,2秒钟就完成医师工作!这么厉害吗?
台湾首座跨院所的本土化「AI医疗影像」资料库,一年来累积4.6万个案例的相关影像,其中1/3已完成疾病资讯标注,开放给研究团队合作开发演算法,包括北荣、台大、北医等团队,都借此开发出AI医疗工具。

锁定心、肺、脑等领域,科技部26日宣布,建置台湾首座跨院所的本土化「AI医疗影像」资料库,汇集国立台湾大学、台北荣民总医院、台北医学大学等顶尖医师经验,一年来累积4.6万个案例的相关影像,其中1/3已完成疾病资讯标注,未来将持续搜集资料,并把成果开放给外界合作。

 

台湾首座AI医疗影像标注资料库上线,2秒钟就完成医师工作!

▲ 科技部长陈良基(左二)认为,经过深度标注的医疗影像,能整合医师经验,打造具备效率和准确度的AI工具。图片来源:科技部

 

AI医疗资料库:15种医疗影像、4.6万个案例

 

科技部推动的「医疗影像专案计画」,目标是对医疗影像资料进行符合AI训练需求资料处理与编译,并将开发可自动分析判读医疗影像的AI演算法,标注影像资料,包括心脏冠状动脉疾病、脑转移瘤、原发性脑瘤、听神经瘤、肺癌等疾病之电脑断层、血管摄影、磁振造影和X光等15类。

 

像是北荣团队针对脑部疾病,以AI自动侦测颅内转移肿瘤,可圈住病灶位置和计算面积,辅助医师做诊断;北医团队则标注1,500例肺癌影像,透过深度标注与AI模型开发来协助肺癌病理分类、诊断与预后预测。

 

「结合医师的量化判读经验,累积医疗影像才更有意义」台北医学大学附设医院副院长陈震宇表示,肺癌影像解读,是由病理科医师透过切片,搭配玻片扫描、染色方法等,制成解析度6万乘6万、平均1GB的数位档案,但这种作法相当耗时,一天可能仅能处理20位病人资讯。

 

陈震宇说,北医开发的肺癌影像深度标注介面,会先由AI自动判断,并提供医师调整空间,让医师在自己的办公电脑就能使用。

 

人工智慧大幅减轻医师、病人负担

 

还有台大团队,透过AI自动将冠状动脉结构与心肌血流功能融合。

 

「心血管疾病是台湾第2大死因,可能在10分钟内夺走生命,」台大医院心脏内科主治医师王宗道说,近15年来,只要民众曾接受电脑断层扫描,医师几乎都有办法看出心血管的问题,却因为自费扫描不普及、影像后制耗时等因素,无法即早发现与治疗。

 

他强调,传统比对血管阻塞位置需花20分钟,但人工智慧仅需2秒钟就能完成工作,能大幅减轻医师负担。

 

科技部指出,医疗影像是目前主要的非侵入式诊断工具,每个疾病个案有数张到数百张影像,结合AI技术与医疗影像的疾病诊断标注进行研究,所开发的自动分析判读工具,不仅可以协助医师加速医疗影像判读及提高诊断的一致性与精准度,也可以缩短病人就医时间及减少侵入式检查,降低医疗的支出。

 

医疗团队建置的影像和标注资料,将汇入国家高速网路与计算中心(国网中心)平台,提供其他研究团队与资料建置团队合作,并会做去识别化处理,保护资料当事人隐私,同时建立「退出资料」机制,保护个资自主权。

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