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AHEAD打造全面性AI临床辅助系统

血癌与淋巴癌位居全球癌症死因前十名,由于该病进展甚快,一经确诊就需进行化疗,所以整个医疗团队必须花费很大力气找到最佳治疗方针。但由于血液资料量十分庞大,既有检测系统有人力判读上的困难、负荷与限制,所以便有结合人工智能技术,加速判读速度并降低医师工作负荷构想。台大AHEAD新创团队执行长王毓棻表示,这是目前非常显而易见而未被满足的临床需求;而AHEAD新创团队在两、三年前逐步成型,其成立目的就是为了解决血液系统相关疾病检测,与预后诊断的速度。

AHEAD团队里的台大医师姚明与柯博升皆毕业于台大医学系,两人先后出任中华民国血液及骨髓移植学会理事长;前者历经内科住院医师、主治医师,现任内科部血液科主治医师暨细胞治疗中心主任、台大医学院临床助理教授。而柯博升自2000年开始,就担任内科部血液肿瘤科主治医师,现担任内科临床副教授、台湾药物经济暨效果研究学会理事长。他们与王毓棻可说是AHEAD新创团队灵魂人物,也是将临床问题导向开发AI解决方案的关键人物。

该团队两年前结识清大电机系副教授,同时也是人工智能算法开发专家李祈均,双方一拍即合认为人工智能算法,能协助解决临床上这个未被满足的需求,遂开启了血液分析与AI算法的跨领域结合。柯博升表示,这个新系统的准确度和人类几乎一样,一致率可达9成。

过去有经验的医生,其每个案例的判读训练也得花上半个小时,如今新AI系统只需7秒就可解决。他说,降低医师判读的负荷与时间是优先目标,而且经过合作开发、磨合与研究测试后发现,新系统确实能协助临床医师,更有效率进行临床上繁重工作。

除了流式细胞仪外,未来AI分析也可进一步应用在预后分析预测上。所谓「预后预测」是指预测某个血液系统病人的治疗成功机率、复发机率,甚至死亡的可能性。若能事先知道其概率及风险,便能针对不同临床状况进行更适当的治疗计画,例如针对高风险病人采取强度较高的治疗,以增加病人的存活率。

虽然,目前离全面性预测还有一大段距离,但随著医疗技术与AI技术演进,未来终究会有达成的一天。目前这套AI系统已经完成超过5,000笔历史病历资料比对作业,并能够提供一个方便医师立即掌握病人状况的图象化检视接口。

姚明表示,时间对医师与病人都极为重要,透过这个AI系统,可以快速又精准的判断,让医师能腾出更多时间抢救病人或从事其它更为重要的事务,对于病人而言,更可能因此赶上黄金治疗时间。虽然目前市面上也有许多医疗仪器商推出分析软件,但这些软件多半属于通用型,甚至只是将原有资料图象化。

若要判别正常与异常检体在图象上有何不同,在欠缺临床上的专业知识与经验导入作为辅助,还是需要再藉助医师的专业与经验再去判读。对此,王毓棻表示,AHEAD是第一个把大量的医师诊断资料利用机器学习的方法,把其专业临床知识与经验转化到软件上的AI算法分析系统。透过这样的工具,便能实时将不应该被拖延治疗的病人判读出来,以提供更适切的医疗诊治。

血癌是一个具备非常多亚型的复杂疾病,而如今的AI分析系统只是个试金石。她说,透过不同临床情境医师的回馈,再结合AHEAD跨领域团队的开发能力,相信未来能够开发出因应不同疾病,与不同情况需求的全面性AI临床辅助系统。

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