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不只医疗影像高准确 台大医神电子病历AI技术更胜Google

赖飞罴努力结合AI技术底层研究与医学临床应用。李建梁

蔡腾辉/台北

在2019年5月3日创新智能医疗研讨会上,台大医院医务秘书暨台大资工系与电机系教授赖飞罴以台大医院「台大医神-精准医疗人工智能辅助决策系统」为题,分享台大导入AI技术心得与应用状况。赖飞罴表示,人工智能与智能医疗已经有很多面向的应用,未来也需要各界专家共同合作。在多面向的AI医疗病历分析上,台大研究团队开发的「台大医神-精准医疗人工智能辅助决策系统」已经有58%的准确率,胜过Google病历分析系统的41%,不过赖飞罴也说,这只是人工智能的应用进程,未来各界也都还会持续开发与提升准确度。

医疗AI应用:台大医神辅助决策系统

「台大医神」研究团队利用AI 深度学习技术,经过影像标记和学习过程,现在已能快速标定病灶、引导手术放射剂量,能够降低临床误差与提高效率。对于AI的应用面向上,赖飞罴分享目前的产业现况,应用数量依序为医疗影像判别、电子病历(EMR)、基因生活型态与环境、蛋白质分子之间的互动。

赖飞罴认为,一定要导入超级计算机,才能有真正产业的应用,因为医疗AI的核心,大数据占了90%、搭载GPU的超级计算机占9%、深度学习算法占1%。现在做得较多的是影像分析与辅助数码病理判读。但针对产业在电子病历的研究较少的现况,赖飞罴说明研究与应用心得表示,这都是因为电子病历要统整、资料前处理、信息安全等面向都要顾到,也因此技术门槛比较高。

精准医疗发展 AI不可少

针对精准医疗的发展,赖飞罴认为要包含基因、环境因子、生活型态、医疗信息等多面向的信息。然而,包含了这么多信息,希望能够精准分析,大数据势必要透过计算机来辅助。不包含影像与诊断报告,台大医院目前有大约4.5TB的医疗数据量、包含重复的病患数据大约613万人。未来也会朝院外、家庭健康生活、包含穿戴手环、空气盒子等多元装置应用。


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