04:10 2021/04/25 中國時報 陳人齊
林口長庚開發出AI演算法，可找出病患骨折的出血部位精準治療。（長庚提供／陳人齊台北傳真）
隨著人工智慧（AI）技術日益成熟，運用在醫學上的用途也越來越廣泛，國內不少醫院，近年來專注開發自家的AI技術，舉凡癌症預防、防猝死監測、骨科手術全都涵蓋，這2年的新冠疫情更是推波助瀾，加速國內醫療AI產業的發展，成為未來幾年的醫療新趨勢。
林口長庚近日就發表全新的骨折AI演算法技術，從外傷資料庫5000張骨盆X光片，發展出一套能判讀發生骨折可能部位的AI演算法，輔助第一線急診醫師診斷及掌握黃金治療時機，平均準確度超過95％，目前連美國史丹佛醫院、約翰霍普金斯醫院和新加坡樟宜醫院等國際多家知名醫院和外傷中心都已使用此演算法。
長庚團隊利用醫院自身龐大的外傷資料庫，收集過去10年高達5000張骨盆X光片，訓練及新設計出AI演算法，能同時辨識各種不同位置及不同類別的外傷型態，還能利用熱點標示，精準指出病人受傷的位置，呈現給第一線醫師參考。
台北榮總與三軍總醫院去年底也將智慧醫療導入醫學影像與心電圖分析，利用深度學習以及演算法，可從心電圖波形來辨識不同種類的心律不整，連續監測10天可得出超過8成的準確判斷，提前預防猝死性心律不整的發生。
台北醫學大學則透過巨量影像資料庫研究計畫積極發展腫瘤辨識AI，目前肺癌已可直接透過全玻片、不須人工標註的方式判讀腫瘤良性、陰性以及亞型種類；另一套開發中的卵巢癌AI也能辨識出2種亞型，待將來樣本資料數增加，就能加入臨床運用。
台北醫學大學教授陳志榮表示，過去判斷肺部腫瘤是否為惡性，必須經穿刺或開刀的方式取下腫瘤組織，送到病理檢驗部門先製作成病理玻片才能用顯微鏡判斷，但北醫自家的AI技術不但能降低人為誤判的機率，還能將人工判讀所需的10～15分鐘，縮短至3～5分鐘。