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30分钟缩至7秒 新创AHEAD协助医师血液诊断3D视觉化

医师可以在上方3D区域分析检体,同时也能在下方2D系统圈选数值。蔡腾辉

台大医院内科部血液科、台湾大学台成干细胞治疗中心、国立清华大学电机工程学系、人类行为讯息暨互动计算研究室等多方团队共同合力,产出智能化血液诊断与预后预测的人工智能(AI)技术,将原先专科医师观察血液和骨髓中是否有微量血癌细胞所需要的20至30分钟检测判读过程,大幅缩减至7秒,

5,000笔资料训练人工智能

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开启检测流程,医师可以选取检测样本与设定参数。蔡腾辉

李政霖(左)与研发团队努力提升医疗流程,并且提高检测准确率。蔡腾辉

系统目前判断结果与医师的判读超过90%都相符,另外在预后的预测上也能达成80%的准确率。在InnoVEX 2019创新与新创展上,AHEAD 人工智能工程师李政霖说,过去医师必须从许多2D的图片中,圈选画记,再与医院系统生成的图片交叉判读和给予诊断,而现在团队经过2年的努力,已将台大医院过去7年5,000多笔的数据资料,整理且训练为可应用的人工智能系统。

在人工智能所产出的3D系统上,蓝色代表过去没有白血病,红色则代表过去有白血病,再比对当下的检验结果,医师可以在7秒内快速了解状况以后,再协同其它资料给予更有效率的医学处置。

FDA认证与成立公司

技术的研发初心,不仅希望提升医疗效率、加快临床资料判读,同时更是要提升预后成效。而在系统的医疗许可认证上,团队未来预计从美国FDA认证着手,同时也会积极取得台湾食药署的认证。

团队预计2019年正式成立公司,而李政霖也说,许多医院导入计算机系统辅助与人工智能,就是希望能够提升效率,并且让系统协助医师处理一些重复性高且数据量大的任务。也因为血液资料库相当庞大,过往的实验流程是使用流式细胞仪,一次分析数十万至上百万颗细胞,而每个细胞又有 6 个生物标记,因此要分成多个试管来检测,再将这些过程乘以上百万颗细胞,每次交叉比对都会产生极多的数据,也使医生每次判读的流程至少需要30分钟以上,也因次透过AI来协助,可以缩短判读时间至7秒内完成,不仅准确率逐渐提升,人为错误也可以因此降低。

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