日本與韓國是胃癌發生率最高的國家，在台灣，胃癌也位居國人10大癌症第8位，尤其胃癌與胃潰瘍症狀類似，容易誤判導致延誤就醫及高死亡率。

內視鏡胃鏡檢查是偵測與診斷胃癌的最佳工具，影像判讀需大量知識與經驗。專家和非專家在內視鏡影像檢出率存在差異，借助AI人工智慧輔助檢測工具，協助醫師臨床判斷，減少人為經驗值不同造成的判讀差異，已成為醫療趨勢。

為內視鏡影像判讀把關，降低癌病變的漏診率

（圖片來源／雲科大提供）

國立雲林科技大學智慧辨識產業服務研究中心（以下簡稱IRIS），張軒庭教授領導團隊研發結合雲端運算的「內視鏡影像之病徵偵測」技術，可自動判讀早期胃癌的醫療影像演算模型，協助醫師進行臨床決策。

早期胃癌是指癌細胞只侵犯到胃壁的黏膜或黏膜下層者，胃黏膜的微血管與微結構是觀察重點，相較於食道癌與大腸癌，早期胃癌病灶隱而不顯，更不易判斷。

透過「內視鏡影像之病徵偵測」技術，醫生將內視鏡影像經網路傳送至雲端運算，分析結果即時回傳至手機或平板。醫師與AI合作，使診斷判讀能力維持高正確度，不只提高診療品質，避免錯過癌症警訊延誤治療，還能縮短時間、高效率地完成精準判讀任務，減輕醫生負擔。4G、5G時代，透過雲端運算技術協助偏鄉遠距診療。

AI專家與內視鏡專家合作，建立早期胃癌偵測安全網

（圖片來源／雲科大提供）

張軒庭教授表示，訓練AI深度學習的影像資料必須有一定質量，方能確保判讀技術的準確度，日本人胃鏡檢查率高且影像資料完整，團隊透過台大醫院內科部王秀伯主任、李宗錞醫師，與日本大阪國際癌症中心消化道内科、胃內視鏡名醫上堂文也（Noriya Uedo）醫師合作。

收集百餘張經醫生標註早期胃癌的病徵區域及位置，經切片驗證的胃部內視鏡影像病例，並進行電腦人工智慧訓練學習。所開發的雲端演算偵測病徵區域與標記區域，比對醫師標記，診斷重疊範圍準確度達91—92％。

「內視鏡影像之病徵偵測」專利技術可整合在內視鏡儀器，醫師在操作內視鏡智慧醫材時，螢幕即時同步顯示雲端演算偵測結果；當影像出現病徵變化時，跳出顯示，搭配崁入式系統擷取內視鏡影像，提供醫生快速判斷。另外，也可以開發成App，在符合醫療倫理的前提下，由醫師存取內視鏡影像訊息後送至雲端運算分析。而透過不同影像資料庫的人工智慧模型，未來也可應用在不同器官的影像偵測輔助診斷。

2018年至今，IRIS中心團隊研發超過81項AI辨識技術導入產業，今年更榮獲2022年APSAA亞太暨台灣永續行動獎-最佳行動方案「智慧辨識升級永續轉型」銅獎。IRIS中心開發各式AI輔助醫療診斷系統，包括肺部病灶、氣胸、氣管內管影像檢測技術，已落地應用於醫院，與醫療產業共同推動醫院與醫療數位轉型的時代革命。

（專欄反映作者意見，不代表雜誌立場）

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