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2020-09-22 | 中央社

台大醫院超級電腦加持 揪出腫瘤更快更精準

台大醫院智慧醫療中心將啟用具強大運算能力的超級電腦系統。以乳癌為例,以往巨量檢查影像仰賴醫師判讀較為耗時,有AI幫忙,0.8秒能看300張影像,判讀一名病人只要5秒。

台大醫院今年2月成立智慧醫療中心,院長吳明賢今天上午在記者會宣布,將啟用新一代AI超級電腦系統,透過強大的運算能力,有助處理大量複雜的臨床文字及影像資料,補足以往有資料、有人才、有轉譯但缺乏算力的「三缺一」狀態,加速智慧醫療發展。

新一代超級電腦系統DGX A100有非常強大的運算平台,目前在肺部結節、心臟主動脈鈣化及乳癌診斷都有顯著成績。

台大醫院影像醫學部主任張允中在記者會表示,利用人工智慧技術開發應用於電腦斷層的疾病偵測輔助系統,整合出10種AI模型,系統可擷取檢查部位自動分類,且判讀有沒有施打顯影劑,也有自動肺臟肺葉分割模型、肺臟腫瘤自動偵測模型等,可找出腫瘤位置、大小、體積、位置,直接把資訊轉到放射科。

張允中說,透過AI協助,可自動生成結構化報告,減少人為疏失,協助醫師精準判斷。不過,電腦判讀也還有瓶頸,因肺臟結構複雜,也會有術後變化,這部分的判讀還有待突破。

台大醫院外科主任黃俊升則表示,以往乳房超音波檢查仰賴超音波技術員、醫師掃描乳房,如果看到任何懷疑的影像就記錄、拍下照片,如果執行的人經驗不夠或不夠專注,就可能會遺漏腫瘤。後來發展先做乳房掃描,再由醫師診斷分析,但影像量非常大,醫師常要花相當多時間看正常的掃描。

台大和台大醫院團隊發展快速乳房超音波電腦輔助偵測/診斷系統,以電腦輔助方式協助腫瘤的偵測以及診斷。

台大資訊工程學系教授張瑞峰表示,以自動乳房超音波偵測,一名病人掃下來會有1800張影像,醫生如果要看這麼多影像才知道腫瘤在哪,就像大海撈針。但有人工智慧幫忙,0.8秒就能看300張,一名病人只要花5秒就能判讀。

此外,台大團隊也開發心臟主動脈鈣化/脂肪全自動分析AI模型,透過模型可以自動分類及計算胸腔鈣化/脂肪定量,心臟分割準確度達94.2%,分析一個病例只需要0.4秒。

吳明賢說,運用大數據要有好工具,他以武俠小說中「天下武功唯快不破」比喻,有強大算力支援,有助人工智慧醫療、精準醫療,也可快速破解如「無字天書」的全基因定序。

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