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建构3D化人体器官BodyMap 肯狄要作精准治疗导航者

肯狄科研创辨人张嘉斌(图左)和台北团队成员合照。肯狄提供

想象一个真实的场景:医生们正在讨论一床复杂的手术,大家看着墙上的许多X光片、计算机断层及核磁共振扫描片,说著自己观察想象结果,但每个人对下刀策略都有不同看法,一时之间莫衷一是。此时有医生把拍出来的片子上传到计算机,只花了10秒就跑出了病人患部的全息影像,然后大家戴上虚拟实境(VR)眼镜,进入病人的体内,从不同的角度、配合局部放大的方式,深入观察,掌握所有细节和死角,完全理解了手术部位的真实全貌。因此,医生们很快达成手术策略共识;同时,在手术前,主治医师也可透过沉浸式的VR体验,向病患说明其病情,并解说手术细节,如何避免手术风险,让病人能安心的接受手术的治疗,完善医病共享决策。

肯狄科研(MAI)创办人张嘉斌表示,这就是人体数码分身(Digital Twin)医学影像重建技术和VR应用结合后,所能带来的精准医疗领域的创新突破。

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狄科研创办人张嘉斌说明BodyMap在教学与临床上带来的改善。肯狄提供


医疗影像设备进步了 但理解的方式百年未变

自百年前X光显影技术发明以来,在科技技术的进步下,医疗影像技术和设备一直推陈出新,象是计算机断层扫描(CT)、核磁共振造影(MRI)、正子断层扫描(PET),不断协助医师发现过去难以发现的病症,改善治疗成果。「虽然医疗影像技术进步了,但是,病患的理解方式,一直都只从2维影像着手,从来没有改变过」,肯狄科研创办人张嘉斌直指问题核心,「利用2D影像作临床判断,总会有很多的死角、风险问题,所以,我们希望利用VR/AR 新的影像技术,对传统的医学领域的学习诊疗方式,提供更直觉与有效的方式。」

张嘉斌表示,医界人士可以利用VR工具,透过VR重建数码结构的模拟观察,更有效率的理解、探索病患身体组织和结构,从而制定更精准精确的治疗策略。而医师也可以利用VR向病人说明病况和诊疗策略,让病人也能知道自己的问题和可能的治疗方式,达成更和谐的医病理解和治疗效果。

医疗VR可以带来哪里些好处?张嘉斌举例,VR极适合机会成本大的产业,质子中心就是最佳案例,建造成本大、病患的安全更重要。透过重建质子治疗室与重建病患的数码分身,医师可以在虚拟世界中模拟病患与治疗室机器手臂的最佳位置,免除在真实世界占用治疗室的时间,而透过数码分身可以更有效分析与讨论患处不同治疗剂量的分布状况,可同时解决医师的准备时间与患者的等待时间。

推动精准医疗愿景 「Body Map」教学临床助益大

上述的数码分身手术应用,是肯狄科研在客制领域的精准医疗服务。除此之外,肯狄也提供了标准化的人体地图版本BodyMap,服务医疗教育教学市场。

张嘉斌指出,人体结构十分复杂,影响了健康规划、医疗决策和医疗成本,因此,医学院的解剖课,对未来的准医生们,是十分重要的训练课程。但是传统的医师手术训练,相仰赖解剖实习课程。但解剖课场地和大体老师的捐赠数量都有限,课程十分宝贵,而且练习时万一学生不小心下错刀,就影响了其它同学的学习机会。

现在透过VR模拟手术及解剖,就能让老师带著学生在虚拟世界中详细导引说明,而透过BodyMap的VR功能进行教学,有三个优点:一是能让学生穿越人体结构,学习器官构造及血管神经等相对应分布关系。二是模拟手术器具穿刺,透过水平与垂直面模拟不同深度与角度行进路线。其三是解剖生理传导功能,理解神经淋巴等系统的传导机制。


中医经脉和西医病理的融汇 AI和大数据的推论分析

事实上,肯狄科研想作的不只在教学和临床演练,因为标准化的人体器官组织建模,虽能提供已知信息作演练,但并不能提供太大的研究价值。因此,MAI打算结合西医人体器官组织VR导航,中医经脉针炙VR教学理论,进一步融会人工智能(AI)、贯通大数据等技术,进一步创造出病理推论分析功能,找出过去不易观察到的病症和组织之间的关联性、互动性、影响性等,形成更全面的医疗实证理论,达成「告知治疗可能性」的医疗新价值。

他举例,中医在咳嗽的缓解上,通常会压按拇指前端的少商穴;但对于西医来说,不容易从中医的理论来理解穴位和病症之间的关系性。而透过MAI结合中医经脉和西医解剖的理论后,发现拇指少商穴位置,其实有一条神经有连通到颈部与膈神经位置,彼此间有连动关系。有了这一层发现,就容易让中医、西医有了治疗原理的沟通桥梁。

透过中西医学的交互,再加上科技信息的运算能力,并导入大量去个资化的电子病历病史,张嘉斌表示,肯狄科研希望能将医疗技术推进到新的进程,为人类创造更健康的生活。

肯狄科研目前是台北市政府重点扶植新创团队之一,主要的技术核心是医学影像重建。成立初期获得 HTC 策略投资,目前正在进行新一轮的募资,并已有投资机构已承诺进行投资,募资金额预计为250万美元。主要产品为高精准人体解剖VR系统与中医针灸VR系统,透过虚拟实境的呈现与互动,提供医学专业领域的学习与临床模拟。未来希望进一步结合AI数据分析技术,发展病理推理的功能。

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