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智能医疗未来发展 赖飞罴:AI的时代已然到来

台湾大学生医电子与信息学研究所教授赖飞罴。蔡腾辉

在医疗的世界中,科技一直扮演不可或缺的角色。若能透过人工智能(AI),提升医疗的速度与正确性,那么将是全人类的福祉。目前,人工智能已经多所应用在影像诊断与资料学习的领域当中。

AI人工智能除了应用在病理科医师的影像诊断以外,台湾大学生医电子与信息学研究所教授赖飞罴指出,目前影像医学科、心脏科、脑科、眼科都有相关应用。透过计算机判读,医师可以更快速看出患者的患部是否有感染情事。另外,透过CT、MRI、心导管等医学技术所拍摄出来的影像,也能有效率地判断血管有无钙化的状况发生。各种感染位置、肿瘤大小也都能够透过人工智能技术精准判断。

人工智能的发展需要医师和专业人员透过与系统不断地训练、参数设定和调整、病理图片学习等过程,才能有效且正确判别症状。在AI辅助诊断的过程中,赖飞罴表示,依照医师与AI系统的互动学习过程,可以分为两种模式。第一种比较耗时,需要医师在每一次的病理图分析过程中,仔细告诉人工智能系统,怎么样的图片代表何种肿瘤。又或者怎么样的图片代表第几期的肿瘤。透过这样仔细的「学习过程」,大约让系统学习超过三万张的图片,就能够有成熟的自动判读结果。相对于第一种极为仔细的学习方法,第二种则省时很多,医师仅需要告诉系统,当下判读的图有没有肿瘤即可。然而,透过第二种方式,系统则需要学习超过三十万张图,才有可能达到95%的正确率。

不仅人工智能(AI)在医疗现场的应用越来越多,由于科技发展得越来越快,病患与市场对于医疗诊断的速度要求也越来越高。病例撷取速度与各医疗院所之间的信息互通也显得日益重要。若能从病患过往病史分析,加上现在就诊当下的资料协合诊断,将大大提高诊疗正确度与精准度。

对于日前美国计算机公司苹果透过Health Records让病患能够将病历带著走,且已经获得75个医疗组织支持的状况,赖飞罴说,现在台湾健保署已经建置My Health Bank 资料库。此外,虽然整体国家与市场的病例资料庞大,需要很大的资料储存空间。但仍不可忽视病例详细度的重要性。除了可以在诊断的当下,提供医师最详细的信息,作为医疗指示决策的依据之外。另一方面,在正当的取用状况下,将可以提供医疗教学与学术研究之用。目前每一位病患在门诊接受医师诊断的时间大约三到五分钟,在这么短的时间之内,要阅读大量病例与现有数据,提供快又正确的诊断,对于医师来说,本就是一件需要极高专注力与时间的任务。若未来AI能够快速读取病例,并且帮忙医师统整出病历大纲,也许就能提升整体电子病历的智能化程度。

蔡腾辉

DIGITIMES电子时报智能医疗主编蔡腾辉Mark Tsai
专注研究智能医疗产品技术服务导入场域时,所遇到的困难症结与如何克服要点。
精通中英德语,热爱挑战与Swing Dance。
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