影像技术再突破 医疗效果全面提升
陈婉洁/台北
影像技术应用于医疗领域已有一段时间,除了作为生理器官的状态显示外,透过与其他IT技术的整合,现在医疗影像的应用面向已快速增。
影像是现代科技在医疗领域应用的先行技术之一,利用数码影像取代传统的X光片,更已有十年以上,相对于以往的实体X光片,数码影像具有易传送、储存等优势,近年来大数据与AI技术崛起,数码影像在医疗的应用有进一步的拓展,清华大学认知与心智科学中心主任杨梵孛指出,以医学影像结果建立解释神经病理之理论,将可提供神经内外科与复健科设计疗癒方式,而她本身也致力于此领域的学术研究,并已有丰硕成果。
杨梵孛表示,近年来全球政府开始大力推动长照政策,长照的主要对象多为慢性病与精神疾病患者,其中失智失能的老人照护就是其一。失智失能患者的医护做法主要是长期追踪与预防,这类型疾病的病源来自脑部病变,而脑部病变的徵万亿包括行为徵状、生物性表现、脑部结构变化等,其中脑部结构变化就可利用医学影像诊断,例如在核磁共振影像和正子发射断层扫描下,阿兹海默症患者的脑部结构和反应会与正常状况不同,医师可透过影像判断病情。
目前的医学影像主要作为医师的诊疗判断,这两年渐受IT产业瞩目的机器学习技术,也开始被尝试应用在此一领域,杨梵孛指出,透过机器学习,将可分类病患和健康大脑的神经网络健全程度,至于今年成为全球焦点的AI,在脑部形状大范围的改变如脑癌肿瘤或车祸受创等虽可判别,至于脑内细小的改变,AI仍力有未逮。
对于医疗影像的未来发展,杨梵孛则相当乐观,她表示不同模式的影像将可应用在不同组织病变,各种影像技术与软件的结合,可加速判断坏死的区域,同时也可判断仍能治癒的脑区,例如以功能性造影确认脑部的活化状态与疗程能否改善脑部功能,另外结构性造影则可确认特定脑区的体积大小,便于相关疾病的萎缩程度判断,例如前述的阿兹海默症,脑部萎缩的区域顺序有一定方向,透过结构性造影与运算方式,可以确定患者的病期,让医师长期追踪,目前台湾已有放射科与神经内外科与清华大学认知与心智科学中心合作,导入上述各种技术。
另外根据统计,台湾人的血管通常较细,中年之后常会有栓塞的状况,由于多为小血管,对人体不会造成立即影响,不过过多、过久的栓塞,不但有可能造成大中风,更是失智的主因之一,这类状况可透过Perfusion CT的影像检查,就可以计算出大脑血管的栓塞位置,及早采取预防性治疗。
杨梵孛最后指出,影像技术在智能医疗的应用已越来越广,过去主要多应用于病发后的治疗与追踪,但随着软硬件技术的突破,现在已经应用触角延伸到预防阶段,以疾病预防方式减少病发机率与医疗成本,对医病双方而言,都是更好的选择。
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