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政府补助深度学习决策辅助系统 盼提高台湾急诊质量

医疗产业引入AI,能协助医师做出更准确的诊断。Unsplash

科技部自2017年10月开始推动「医疗影像专案计画」,对医疗影像资料进行符合人工智能(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。此外,2018年「AI 创新研究中心专案」亦鼓励学者投入急重症深度学习决策辅助系统的研究。如果成果效益能持续精进,将有助于提高台湾急诊与重症的治疗质量。

人工智能结合医疗是当前备受期待,也是台湾较具优势的项目。科技部「AI创新研究中心专案」针对AI结合医疗提出许多构想,希望集合台湾学界的力量,在国家高速网络与计算中心(国网中心)AI主机与云端平台的助力下,除了进行医疗卫生目的之学术研究,也提高医疗质量与效率,甚至可营销国际,造福全球病患。

目前台湾大学「人工智能技术暨全幅健康照护联合研究中心」投入急重症后送处置之深度学习决策辅助系统的研究;成功大学「AI生技医疗创新研究中心」则投入医疗决策支持与辅助诊断系统之研发。科技部指出,急诊医疗为持续成长且亟待突破的医疗,由于病情的危急复杂性,需要更多信息的集成及快速的判断才能找出适合的治疗及决策模式。

科技部希望从台湾具急诊医学的实务及研究的团队中找出能利用人工智能深度学习等技术对于急诊医疗建立所需要的创新辅助决策系统,以改善目前急诊医疗系统的运行及质量。科技部对学界研究团队提出几项要求,包括要能藉由纳入上千个变项以涵盖不同系统的生理状态,对病人进行最适当分类;提出创新决策辅助模式,对病人的风险计算方式从现有的基于人口学特征的简化风险分数转变为基于深度学习等人工智能技术的风险评分等。

医疗影象是目前主要的非侵入式诊断工具,AI自动分析判读工具,可提高诊断的一致性与精准度,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。因此科技部「医疗影像专案计画」的目标就是要开发相关的协助诊断技术辅助医师做诊断。荣民总医院、台北医学大学、台大医院的团队,已建置台湾首座本土化跨医疗院所之医疗影像标注资料库。

庄衍松

电子时报网通组记
者,毕业于世新大
学新闻学系。

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