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台湾首座跨院所医疗影像标注资料库

  • 俞鸿樟

人工智能(AI)结合医疗是国际发展趋势,为健康医疗开启新发展空间,也注入新成长动能。医疗AI算法开发,需要大量疾病标注资料,做为AI学习标准答案。因此,科技部联合国立台湾大学、台北荣民总医院、台北医学大学3大医疗团队,建置台湾首座本土化跨医疗院所之医疗影像标注资料库。

该资料库锁定国人医疗需求的心、肺、脑等重大疾病,汇集台湾顶尖医师经验及专业智能,对医疗影像进行疾病标注,将供其它研究团队与医疗影像建置团队合作研究,以AI科技促进台湾医疗技术再提升、掌握智能医疗先机。

跨领域合作,建置万笔AI训练用医疗影像标注资料

科技部自2017年10月开始推动「医疗影像专案计画」,结合3大医疗团队的专业医疗研究人员,及国立台湾大学、国立台湾科技大学、国立交通大学、国立中央大学等学界AI专业研究人员,组成跨领域团队,对医疗影像资料进行符合AI训练需求之资料处理与编译,并将开发可自动分析判读医疗影像之AI算法,以问题解决导向且能实际应用于医疗场域协助解决临床问题为目标。

历经一年的努力,目前已建置46,450个案例医疗影像,包括:心脏冠状动脉疾病、脑转移瘤、原发性脑瘤、听神经瘤、肺癌等疾病之计算机断层、血管摄影、磁振造影,或X光等15项影像资料集,其中17,950个案例标注疾病信息,未来将持续扩充。

符合个资保护规范及兼顾个资当事人自主权,提供学术研究共享

为激发出更多创新应用,以扩大资料价值、提升资源投入效益,医疗团队建置的医疗影像及标注资料,将汇入国家高速网络与计算中心(国网中心)平台,提供其它研究团队与资料建置团队合作,进行医疗卫生目的学术研究。

资料在汇入国网中心前及提供利用前,都将做去识别化处理,保护资料当事人之隐私;医疗团队并已建立当事人动态同意机制,透过资料利用前对当事人之告知、资料利用情形之信息回馈、当事人可选择退出资料利用等作法,保护个资当事人之信息自主权。

AI助攻,减轻医师负担,造福民众

医疗影象是目前主要非侵入式诊断工具,每个疾病个案有数张到数百张影像,医师人工判读工作相当繁重。结合AI技术与医疗影像之疾病诊断标注进行研究,所开发之自动分析判读工具,不仅可以协助医师加速医疗影像判读,及提高诊断一致性与精准度,也可以缩短病人就医时间及减少侵入式检查,降低医疗的支出。而在医疗资源缺乏的偏乡,也能更实时诊断,进而让偏乡民众拥有更良好医疗质量与效率。

目前科技部「医疗影像专案计画」团队已开发相关协助诊断技术:国立台湾大学团队针对心脏血管疾病,透过AI自动将冠状动脉结构与心肌血流功能融合;台北荣民总医院团队针对脑部疾病,以AI自动侦测颅内转移肿瘤,辅助医师做诊断;台北医学大学团队针对肺癌影像,透过深度标注与AI模型开发来协助肺癌病理分类、诊断与预后预测。

科技部部长陈良基表示,台湾医疗人才辈出,医疗技术深获国际社会肯定,是台湾引以为傲的成就。现在透过智能医疗影像资料库建立,以及医疗AI之研发与应用,将可为这样丰富宝贵临床医疗经验,创造更大价值,利用台湾医疗优势创造另一个台湾优势。


科技部部长陈良基(左2)、台北荣民总医院院长张德明(左1)、台北医学大学校长林建煌、国立台湾大学医学院副院长邓述谆,共同见证台湾首座本土化跨医疗院所医疗影像标注资料库。


国立台湾大学展示


台北荣民总医院展示


台北医学大学展示


国家高速网络与计算中心展示