制造业调查
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解决医院人力短缺问题 未来AI可能就是你的放射科医师

MRI已经是全世界医疗机构最常使用的诊断工具。法新社

距离全身核磁共振造影(MRI)技术问世、扫描第一位患者以来,已经有40年历史。MRI是重大的医疗进步,因为这种技术不需要使用到X光等放射线,而且可以针对人体多个部位做造影,而且软组织影像的分辨率佳。

The Conversation网站报导指出,MRI已经是全世界医疗机构最常使用的诊断工具。不过也因为使用频繁,放射科医师的工作量愈来愈吃重。

举苏格兰为例,顾问放射师的人数这十年来几乎没有增加,但是随著科技一代一代进步,造影方法也愈趋复杂,庞大工作量让他们无法负担,许多医院都迫不得已,必须把工作外包。

好在现在有人工智能(AI)帮忙,把长久以来大量的扫描影像和诊断结果餵入机器学习算法,产生影像分类的新规则。像这样结合AI的诊断,叫做「造影图谱学」(radiomics)。

在英国格拉斯哥(Glasgow),数码造影图谱学中心iCAIRD从2018年开始,结合爱丁堡大学等4所学校、国民保健署(NHS)、以及飞利浦(Phillips)跟Canon等业者的资源,运用乳癌造影、中风诊断与治疗、胸部X光等医学领域的匿名临床影像,研发出AI测试方法,并建立数码病理资料库,可望减轻医院人力负担。

不过当然,任何变革都伴随代价,譬如使用患者的资料是否有侵犯隐私的疑虑?加上目前大众对于AI用于医疗的信任亦尚未建立。如何在利弊中取得平衡,并且建立配套的管理措施,这些都应该摊在阳光下接受公评与检视,也需要产官学界同心努力。

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