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加速醫療影像AI發展 再創台灣優勢 科技部啟動台灣首座跨醫療院所之醫療影像標註資料庫

2018.12.26

部長與台大、北榮、北醫三大醫療團隊共同啟動資料庫


國網中心蔡俊輝副主任率資料團隊和北醫謝邦昌院長帶領的醫療團隊合影

人工智慧(AI)結合醫療是國際發展趨勢,為健康醫療開啟新的發展空間,亦注入新的成長動能。醫療AI演算法的開發,需要大量的疾病標註資料,做為AI學習的標準答案,因此,科技部聯合國立臺灣大學、臺北榮民總醫院、臺北醫學大學3大醫療團隊,建置臺灣首座本土化跨醫療院所之醫療影像標註資料庫。該資料庫鎖定國人醫療需求的心、肺、腦等重大疾病,匯集國內頂尖醫師的經驗及專業智慧,對醫療影像進行疾病標註,將供其他研究團隊與醫療影像建置團隊合作研究,以AI科技促進國內醫療技術再提升、掌握智慧醫療先機。


跨領域合作,建置萬筆AI訓練用醫療影像標註資料


科技部自106年10月開始推動「醫療影像專案計畫」,結合3大醫療團隊的專業醫療研究人員及國立臺灣大學、國立臺灣科技大學、國立交通大學、國立中央大學等學界AI專業研究人員,組成跨領域團隊,對醫療影像資料進行符合AI訓練需求之資料處理與編譯,並將開發可自動分析判讀醫療影像之AI演算法,以問題解決導向且能實際應用於醫療場域協助解決臨床問題為目標。歷經一年的努力,目前已建置46,450個案例的醫療影像,包括:心臟冠狀動脈疾病、腦轉移瘤、原發性腦瘤、聽神經瘤、肺癌等疾病之電腦斷層、血管攝影、磁振造影或X光等15項影像資料集,其中17,950個案例標註了疾病資訊,未來將持續擴充。


符合個資保護規範及兼顧個資當事人自主權,提供學術研究共用


為激發出更多的創新應用,以擴大資料價值、提升資源投入效益,醫療團隊建置之醫療影像及標註資料,將匯入財團法人國家實驗研究院高速網路與計算中心平台,提供其他研究團隊與資料建置團隊合作,進行醫療衛生目的之學術研究。資料在匯入國網中心前及提供利用前,都將做去識別化處理,保護資料當事人之隱私;醫療團隊並已建立當事人動態同意機制,透過資料利用前對當事人之告知、資料利用情形之資訊回饋、當事人可選擇退出資料利用等作法,保護個資當事人之資訊自主權。


AI助攻,減輕醫師負擔,造福民眾


醫療影像是目前主要的非侵入式診斷工具,每個疾病個案有數張到數百張影像,醫師人工判讀的工作相當繁重。結合AI技術與醫療影像之疾病診斷標註進行研究,所開發之自動分析判讀工具,不僅可以協助醫師加速醫療影像判讀及提高診斷的一致性與精準度,也可以縮短病人就醫時間及減少侵入式檢查,降低醫療的支出;在醫療資源缺乏的偏鄉,也能更即時的診斷,進而讓偏鄉民眾擁有更良好的醫療品質與效率。目前科技部「醫療影像專案計畫」團隊已開發相關的協助診斷技術:國立臺灣大學團隊針對心臟血管疾病,透過AI自動將冠狀動脈結構與心肌血流功能融合;臺北榮民總醫院團隊針對腦部疾病,以AI自動偵測顱內轉移腫瘤,輔助醫師做診斷;臺北醫學大學團隊針對肺癌影像,透過深度標註與AI模型開發來協助肺癌病理分類、診斷與預後預測。


科技部陳良基部長表示,臺灣醫療人才輩出,醫療技術深獲國際社會的肯定,是臺灣引以為傲的成就。現在透過智慧醫療影像資料庫的建立,以及醫療AI之研發與應用,將可為這樣豐富寶貴的臨床醫療經驗,創造更大的價值,利用臺灣醫療優勢創造另一個臺灣優勢。



國網中心於會場設攤展示資料庫平台


國網中心於會場設攤展示資料庫平台

來源:科技部新聞稿


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