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孵化医疗人工智能 科技部建构AI中心与医疗影像资料库

身为牙科博士的科技部次长谢达斌,积极协助台湾医疗AI发展。符世旻摄

目前台湾智能医疗业者聚焦流程改善、AI辅助医师判别病理图,自然语言分析与生理数值编码等应用领域。其中,流程改善能够较快看见显著成效;而人工智能则在癌症细胞等影像分析上已能有接近人类医师、甚至超越部分医师的准确率。在科技与医疗双向融合的产业发展上,科技部次长谢达斌表示,科技部与跨部会积极合作,建置医疗人工智能资料收集、标注、训练、应用、智能医疗、医疗数码转型等多样态进展的同时,也希望带动整体产业和新创的在地发展与跨国链接。

助医疗人工智能一臂之力  四大AI中心育才与集成资源

目前科技部以4年与5年为期,推动不少计画,包括建构AI主机的研发服务、设立AI创新研究中心的创新加值、打造智能机器人创新基地的创意实践、半导体射月计画的产业领航、科技大擂台的社会参与等五大科研战略方式来推动人工智能发展。

四大AI创新研究中心包括聚焦核心医疗、机器学习、深度学习、自然语言的台大人工智能技术暨全幅健康照护联合研究中心;聚焦安防、金融、交通的交大人工智能普适研究中心;从瑕疵分析与制程最佳化着手的清大人工智能制造系统研究中心;专攻生物、农业、健康精准医疗与影像的成大人工智能生技医疗创新研究中心。

要发展AI 先要有足量且高质量数据:影像资料库

在目前生医新创当中方兴未艾的医疗影像发展上,科技部也从2017年10月开始推动「医疗影像专案计画」,建置医疗影像标注资料库与发展AI应用。谢达斌认为,集成高质量的数据,能够提升机器学习的训练、资料建置、共同开发、技术应用的效率与产业综效。

目前已透过国立台湾大学(以下简称台大)、台北荣民总医院(以下简称北荣)、台北医学大学(以下简称北医)等3大医疗团队的努力,同时与国研院国网中心共同建置46,450个案例的医疗影像,包括心脏冠状动脉疾病、脑转移瘤、原发性脑瘤、听神经瘤、肺癌等疾病的计算机断层、血管摄影、磁振造影、X光等15项影像资料集,其中17,950个案例标注了疾病信息。

在AI技术开发与医疗诊断的应用上,谢达斌分享,台大团队透过AI自动将冠状动脉结构与心肌血流功能融合,提高心脏血管疾病诊断效率;北荣团队则是以AI自动侦测颅内转移肿瘤,协助医师诊断为题切入;北医则藉由肺癌影像,从深度标注与AI模型开发来协助肺癌病理分类、诊断、预后预测。


蔡腾辉

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