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AI判讀醫學影像 醫師好幫手

2018-08-19 14:29聯合報 記者吳佩蓉/整理 臺北榮總放射線部主任郭萬祐、主治醫師孫英洲/口述

影像經醫師與人工智慧判讀,藍色為醫師判讀,綠色為人工智慧判讀,紅色為兩者皆判讀。
影像經醫師與人工智慧判讀,藍色為醫師判讀,綠色為人工智慧判讀,紅色為兩者皆判讀。

交給AI判讀 增效能、降誤差

過去所有胸部X光、腹部、腦部電腦斷層、磁振造影等醫學影像檢查,產生的影像資料都必須交由醫師判讀。但是,一次電腦斷層掃描或磁振造影會產生大量影像資料,為了從中找出異常的影像提供診斷,醫師必須一張一張看,十分耗時,且時間長了也難免因疲倦而有誤差。

為了提高醫師影像判讀的效能,並減低因長期從事反覆機械式動作造成疲倦產生人為誤差、降低錯誤,藉由人工智慧(AI)協助醫師判讀影像,成為醫學界發展智慧醫療的重點項目之一。

北榮交大聯手 教電腦學人腦

人工智慧輔助診斷流程
人工智慧輔助診斷流程
臺北榮總和交通大學研發團隊現在發展的「腦部腫瘤影像判讀AI系統」正是要教導、訓練電腦學人腦,看懂醫學影像,達到判讀診斷AI化的醫療新境界。判讀診斷AI化的訓練方式是提供量、經過篩選與圈註的高品質影像資料,教電腦分辨不同型態的腦部腫瘤及影像特性,未來AI能幫醫師從每個檢查動輒數百、數千張影像中迅速過濾出關鍵影像,協助診斷。

北榮從1993年起,累積了包括癌症轉移腦腫瘤的數千例加馬刀腦腫瘤治療個案,由於加馬刀治療前須在磁振影像上精準地圈註腫瘤範圍,再進行治療計畫及放射手術治療。因此,將這些陸續已完成腫瘤圈註的資料輸入電腦,訓練AI學習診斷轉移性腦瘤

此外,北榮團隊也正進行原發性腦瘤的AI學習診斷,對腦膜瘤、膠質細胞瘤及其他種類腦瘤的磁振影像,進行一部分案例的圈註,然後再加上大量已有術後病理診斷的案例,訓練電腦進行AI判讀診斷。由於原發性腦瘤和轉移性腦瘤的治療方針不同,透過大數據教AI建立基本的分類標準,可協助影像判讀與治療對策的擬定。

對腦部腫瘤判斷 正確率9成

AI影像判讀診斷應該在什麼時候登場?專家認為,AI介入的適當時機在影像產生後及醫師判讀前,也就是說,當患者檢查產生影像後,先交由AI初步篩檢,幫忙醫師找出有助於臨床診斷的影像資料,再交由醫師進行品管與把關。另一種方式則是在醫師判讀完成報告後,檢測醫師是否遺漏具臨床重要性的病灶。

現階段的研究顯示,透過巨量資料的累積,AI對腦部腫瘤判斷的正確率估計可達9成。不過,若以判讀的最終準確度來看,仍是醫師高於AI,但以作業速度來看,則是電腦優於人腦。就算如此,AI仍不可能完全取代醫師,以自駕車特斯拉撞人事故為例,求償的對象不會是電腦、機器,而是研發機器的人或公司甚至是坐在駕駛座的人,無論AI如何發展,醫師仍是醫療行為最終的把關者及為病患負責的人。至於對病人的關懷與有溫度的照顧則是醫療人員至高無上的情懷,也是AI無法代勞的。

郭萬祐 醫師臺北榮總放射線部主任
郭萬祐 醫師臺北榮總放射線部主任

減少醫師負擔 醫病雙贏

因此,AI時代來臨,醫師會不會失業?郭萬祐認為,AI不會取代醫師,但是懂AI與使用AI的醫師會取代拒絕AI的醫師。科技一直在進步,希望透過這一波AI的氣勢與動能,持續提升AI在醫療應用的發展,在未來的醫療環境中,AI能有效減少醫師的勞力負擔,讓醫師把寶貴的時間和有限精力多花在與病患的互動、治療討論的決策共享上,共創醫、病與社會多方的全贏。

腦腫瘤
腦瘤
電腦斷層
人工智慧

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