【科技達人專欄】雲科大IRIS「內視鏡影像之病徵偵測」 AI人工智慧偵測早期胃癌,啟動保「胃」戰!

2022/10/18
作者/專欄

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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