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AI辅助医师分工合作 开拓更广阔的新世代医疗视野

V猫生活2020-05-21202人围观

科技部第二季AI投资潜力奖第一名 台大AI中心王伟仲教授团队

人工智慧、高效能计算、数学、统计与医学等多面向领域知识,完美整合成「人工智慧医学影像分析平台」,有望成为最贴近医师们的智慧助手,协助减轻诊断工作负担,将更多心力放在病人身上,治疗疾病以及舒缓不安。

王伟仲教授研究团队

基于同理心与人文关怀 打造医学影像AI分析平台

「我们都不希望身体有病痛,但真的生病时,无不冀望精确诊断与周全治疗。」台湾大学应用数学科学研究所教授王伟仲,回忆起父亲生病后经历的辛苦诊疗过程,以及他的坚强与勇气,有着深刻的感受。也基于这份同理心与人文关怀,决定带领辖下MeDA Lab (Medical Data Analytics Laboratory医学影像与数据人工智慧实验室) 团队启动「智慧医学影像分析与创新医疗流程」计画,希望贡献长年累月的研究所学,协助有效运用医疗人力及资源,真正帮助社会大众。

特别是王伟仲教授观察到,现阶段医疗模式容易让医师工作过度疲累,诊断效率难免受到影响。加上人体结构、病徵起因实在比我们想像的更加複杂,如何快速精準的分析庞大繁複的医学影像、病理切片等临床检测数据,也是很大的挑战。

台大肿瘤内科主治医师许哲瑜也是研究团队成员之一,让研究成果更贴近临床需求

因此秉持着「Help doctors to help people」的信念,王伟仲教授团队着手打造「人工智慧医学影像分析平台」(http://meda.ai),「 平台中使用的创新演算法是临床数据蒐集之后,利用深度学习与机器学习得到的分析结果,可堪比资深医师的经验」,不仅有助于减少病人候诊时间,医师也可更快速做出準确诊断,获得更高品质的病程发展预测与治疗建议,也能够花更多时间与病人沟通。

人工智慧引擎与扩增智慧流程 提升诊断效率与品质

另外,模组化的人工智慧引擎(AI Engine)以及标準化的扩增智慧流程(AI Workflows),也能协助医师面对更高层次的医疗挑战。前者希望针对脑部、肺部、心血管、腹部、病理切片及放射性治疗等领域,自主研发核心演算法,有效率地做出精準诊断。后者则希望「Let doctors be doctors」,把AI技术融入临床工作流程,助医师一臂之力,进行深层病理分析,减轻工作量。加上平台具备自我演化机制,能够依据蒐集的高维度巨量资料不断优化平台效能,打造日益强大的医疗预测模型。

可善用深度学习与机器学习,提高多种医疗影像的分析準确率

身为高效能计算科学领域专家,王伟仲教授进一步强调「医学影像其实是高维度的数位讯息,而诊断过程像是从数千万以上的数字中找出幽微差异」。当肿瘤影像和一般正常影像并列,可以透过高效能人工智慧辨识两张影像的深层特徵有何不同,提供医师高效率、可信赖的侦测结果。此外,要将研发成果落地,更需要解决医师的痛点,融入现有医疗流程,「 我们花了非常长时间跟医师沟通、了解切身需求,才提出临床解决方案,成为台湾医疗界的创新破口。」

虽然研究计画预计历时四年,但团队已跟台大医院、中央研究院、台北荣总、阳明;美国的NVIDIA、IBM、西奈山医院、麻省总医院、芝加哥大学;英国的UCL大学;德国的KIT大学;日本的东京大学等领域佼佼者产学合作或共同研究。年度研究成果也在RSNA、DDW、ESC、ESMO与GTC等欧美顶尖国际研讨会发表,获得高度认可与称讚。王伟仲教授期许接下来「随着人工智慧医学影像分析平台的发展,能够协助台湾成为智慧医学影像分析技术的世界级枢纽中心。」

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