台湾首座跨院所医疗影像标注数据库

人工智能(AI)结合医疗是国际发展趋势，为健康医疗开启新发展空间，也注入新成长动能。医疗AI演算法开发，需要大量疾病标注数据，做为AI学习标准答案。因此，科技部联合国立台湾大学、台北荣民总医院、台北医学大学3大医疗团队，建置台湾首座本土化跨医疗院所之医疗影像标注数据库。

该数据库锁定国人医疗需求的心、肺、脑等重大疾病，汇集台湾顶尖医师经验及专业智能，对医疗影像进行疾病标注，将供其他研究团队与医疗影像建置团队合作研究，以AI科技促进台湾医疗技术再提升、掌握智能医疗先机。

跨领域合作，建置万笔AI训练用医疗影像标注数据

科技部自2017年10月开始推动「医疗影像专案计划」，结合3大医疗团队的专业医疗研究人员，及国立台湾大学、国立台湾科技大学、国立交通大学、国立中央大学等学界AI专业研究人员，组成跨领域团队，对医疗影像数据进行符合AI训练需求之数据处理与编译，并将开发可自动分析判读医疗影像之AI演算法，以问题解决导向且能实际应用于医疗场域协助解决临床问题为目标。

历经一年的努力，目前已建置46,450个案例医疗影像，包括：心脏冠状动脉疾病、脑转移瘤、原发性脑瘤、听神经瘤、肺癌等疾病之电脑断层、血管摄影、磁振造影，或X光等15项影像数据集，其中17,950个案例标注疾病信息，未来将持续扩充。

符合个资保护规范及兼顾个资当事人自主权，提供学术研究共享

为激发出更多创新应用，以扩大数据价值、提升资源投入效益，医疗团队建置的医疗影像及标注数据，将汇入国家高速网络与计算中心(国网中心)平台，提供其他研究团队与数据建置团队合作，进行医疗卫生目的学术研究。

数据在汇入国网中心前及提供利用前，都将做去识别化处理，保护数据当事人之隐私；医疗团队并已建立当事人动态同意机制，透过数据利用前对当事人之告知、数据利用情形之信息回馈、当事人可选择退出数据利用等作法，保护个资当事人之信息自主权。

AI助攻，减轻医师负担，造福民众

医疗影像是目前主要非侵入式诊断工具，每个疾病个案有数张到数百张影像，医师人工判读工作相当繁重。结合AI技术与医疗影像之疾病诊断标注进行研究，所开发之自动分析判读工具，不仅可以协助医师加速医疗影像判读，及提高诊断一致性与精准度，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。而在医疗资源缺乏的偏乡，也能更实时诊断，进而让偏乡民众拥有更良好医疗品质与效率。

目前科技部「医疗影像专案计划」团队已开发相关协助诊断技术：国立台湾大学团队针对心脏血管疾病，透过AI自动将冠状动脉结构与心肌血流功能融合；台北荣民总医院团队针对脑部疾病，以AI自动侦测颅内转移肿瘤，辅助医师做诊断；台北医学大学团队针对肺癌影像，透过深度标注与AI模型开发来协助肺癌病理分类、诊断与预后预测。

科技部部长陈良基表示，台湾医疗人才辈出，医疗技术深获国际社会肯定，是台湾引以为傲的成就。现在透过智能医疗影像数据库建立，以及医疗AI之研发与应用，将可为这样丰富宝贵临床医疗经验，创造更大价值，利用台湾医疗优势创造另一个台湾优势。