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北榮HTC開發演算法識別顱內出血 高準確率亮眼國際

人工智慧輔助醫學檢驗越來越熱門,台灣技術表現亮眼,近日台北榮總與HTC團隊合作參與北美放射線學會(RSNA)的顱內出血識別競賽,其開發的演算法在全球超過1340個團隊中位居前2.3%。

經濟部工業局今日舉辦醫學影像及臨床應用交流會,台北榮民總醫院放射線部部主任郭萬祐出席演講時提到這項捷報。北美放射線學會近日邀請全球團隊開發算法,針對北美放射線學會與美國神經放射線學會等提供的影像,識別出急性顱內出血及其亞型。HTC旗下的TVGH-DeepQ團隊開發的演算法,在競賽中達到準確率96%、AUC值為98.9%的好成績。

郭萬祐表示,人工智慧輔助診療使得醫療品質大幅提升,舉例來說,腦轉移診斷是癌症治療後期的關鍵,越早確診,就能越早採取不同的治療方式。在傳統診療模式當中,核磁共振檢查報告要等五到七天,報告出來後的人工判讀約需20-30分鐘,檢查到治療約需數周;但若是人工智慧輔助診療,核磁共振檢查後就能立即判讀,判讀只需要30秒,對患者的幫助可見一斑。

隨著人工智慧技術在醫療領域快速進展,被譽為「深度學習之父」的學者傑佛瑞.辛頓(Geoffrey Hinton)曾公開指「應該停止培訓放射科醫師」。三軍總醫院放射診斷部部主任徐先和今日出席演講時提到,「現在不少住院醫師不敢選放射科了,擔心被搶飯碗」,但他也說「Geoffrey教授並不了解醫學」。

徐先和表示,人工智慧要在平面下贏一盤棋很簡單,但體內病灶存從各個角度觀察到的樣子不同,且胸腔影像中的一個結節,有可能是間質性肺病、縱膈腔疾病或骨折問題,人工智慧或許能快速揪出胸腔影像中的小結節,但它的專長目前僅止於此,接下來還是得透過醫師累積經驗加以判斷。

有人可能反駁,人工智慧透過深度學習,辨識病灶的功力可能越來越精準。徐先和說,這也是放射科醫師所期望的,不過現況下,即使醫師將患者所有結果回推,有時仍不太確定影像中的東西是什麼,「當老師都不會了,怎麼教學生?」因此,「人工智慧不容易完全取代真人醫師,至少十年內都不至於」。

郭萬祐表示,真正的議題不是誰能否取代誰,而是醫師如何整合新技術,才會精進醫療品質。未來在放射科醫學生訓練上,必須訓練學生比自己更強、比人工智慧更強,否則過度倚賴人工智慧的社會可能面臨浩劫。

經濟部工業局今日舉辦醫學影像及臨床應用交流會,台北榮民總醫院放射線部部主任郭萬祐出席主講AI輔助診療對醫院可能的服務模式改變。記者羅真/攝影
經濟部工業局今日舉辦醫學影像及臨床應用交流會,台北榮民總醫院放射線部部主任郭萬祐出席主講AI輔助診療對醫院可能的服務模式改變。記者羅真/攝影

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