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3661行政院會報一 科技部懶人包
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1.
AI在醫療影像之應用 108 年 07
月 25 日 1 行政院第3661次會議
2.
2 AI將有效輔助醫師影像診斷 AI在醫療領域之應用市場規模 減輕放射科醫師工作負擔 過去10年,醫療影像增加的速度,遠大 於放射科醫生增加的速度,導致醫師的工 作負荷過高。透過AI輔助診斷,可解決放 射科醫生人力不足的問題 資料來源:Global Market
Insights、Gartner (2018) 醫療影像AI三大潛力應用 疾 病 篩 檢 病 灶 標 註 臟 器 3D 成 像 • 2024年預估將達110億美元 • 醫療影像分析與應用占 25% • 加速診斷,提升診斷一致性 • 提高早期診斷、預警的可能性 • 協助醫師與病人溝通 以醫療影像AI輔助診斷,促進 醫療品質
3.
AI 應用發展 在地 醫療 資料 資料 共享 3 科技部推動醫療影像專案 • 當事人自主權 (動態同意 dynamic consent) •
書面告知 • 回饋利用資訊 • 當事人可選擇退 出 • 資料服務平台 (國網中心) • 2階段去識別化, 保護個資 • 台灣大學-心血管疾病 風險評估 • 台北醫學大學-肺癌 早期病灶診斷 • 台北榮總-腦瘤 自動偵測 • 15項資料集 • 5.9萬個案 • 2.9萬疾病標註 個案 • 近百位醫師及AI 專家協力
4.
研發主題 痛點 成果 心肌梗塞致 死率高,10 分鐘奪走1命, 精準診斷是 救命關鍵 腦瘤類型與 成因多,死 亡率極高, 是難以醫療 的疾病之一 臨床人工智慧腦瘤自動判讀系統(DeepMets) 肺癌不易發 現,確診後 存活率低, 診斷與醫治 上極具挑戰 自動肺癌分類、診斷與預後預測系統 4 醫療影像專案之AI應用研發 台灣大學 心血管疾 病風險評 估 台北醫學 大學 肺癌早期 診斷 台北榮總 腦瘤 自動偵測 將影像送到AI伺服器
經過20秒後,腦瘤位置和大小都標註出來了 全自動計算 血流動力學 核醫灌流與冠脈斷層全自動對位 可在相同3D 座標共同判讀 2種影像 (人工20分鐘 vs. AI 1秒鐘) 結合深度 影像標註、 語意標註、 病理切片, 進行開發
5.
5 後續推動 • AI準確度精進 例如:以健保高異質性驗證AI演算法,提高AI技術的普適性 • 個人化精準醫療 例如:串接健保資料,以個案追蹤研究,達到疾病預測、早期 治療及有效預防等醫療服務 槓杆健保署資料庫,加值研究成果 •
加量、加深、加廣 擴大資料量、標註項目、結合各類醫療資料 • 導入醫療臨床場域或產品服務開發 強化資料集競爭力,推動臨床應用研發
Editor's Notes
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