「怪痣」怕是癌？台大醫院推機器人速幫解憂
2019-06-26
2323
皮膚上的痣出現了一些變化，是否為惡性腫瘤，臨床皮膚科醫師可能因經驗不足而誤判，為此，台大醫院醫神計畫與威強電集團威聯通共同開發皮膚科疾病分類（AI-CDSS系統），醫師能透過專屬手機App替患部照一張相片，由人工智慧（AI）判讀，作為初步快篩良惡性腫瘤的輔助工具，準確度高達9成。
記者楊晴雯／台北報導【三立新聞網】
皮膚上的「痣」出現了一些變化，是否為惡性腫瘤，臨床皮膚科醫師可能因經驗不足而誤判，為此，台大醫院醫神計畫與威強電集團威聯通共同開發「皮膚科疾病分類（AI-CDSS系統）」，醫師能透過專屬手機App替患部照一張相片，由人工智慧（AI）判讀，作為初步快篩良惡性腫瘤的輔助工具，準確度高達9成。
台大醫院皮膚部詹智傑表示，皮膚科疾病分類系統，是利用人工智慧演算法，以國人常見的皮膚科5類疾病，包含基底細胞癌、黑色素瘤、鱗狀細胞癌、痣、脂漏性角化症/老人斑，並依據實際病理切片報告為訓練標準答案，餵食AI自我學習，在第一階段有幾千個個案測試資料驗證的準確度已達9成，系統以疾病可能性的長條圖形式，快速提供判讀結果供臨床醫師參考，作為初步快篩良、惡性腫瘤的輔助系統。
為什麼會想研發此皮膚科疾病分類系統？詹智傑說明，上述常見的皮膚科5類疾病，前3類是不可忽視的惡性皮膚腫瘤，與後2類良性的痣或老人斑有時難以區別，他舉例，基底細胞癌的型態可能被誤會為一般的痣、鱗狀細胞癌表面粗粗的、脫屑，可能被當作濕疹，若誤判恐延遲治療時機；良性的痣被診斷為惡性，且做了切片檢查，其實病人是不需要受這類侵入性鑑定之苦，現在有了該系統的幫忙，等於醫師臨床做視診、觸診外，多了「好幾10萬個AI醫師」協助提供意見，一方面減少不必要的病理切片、降低誤判機會、與避免醫療資源的浪費。
台大醫院副院長余忠仁也提到，醫師在臨床上的判讀可能會受到現場情境造成視覺上的模糊、過去經驗為經歷的情形等因素，可能做出不適當的判斷，將惡性判別為良性，但AI不會勞累且會持續資訊的累積優化自己，是臨床醫師很好的輔助決策系統，能幫助醫師對病人接下來的治療可以很快做出處置。
詹智傑說，該系統執行時僅需將病人皮膚病灶處拍照後上傳至系統分析，幾秒內就可以在手機上顯示判讀結果，於醫師臨床診斷時快速提供類似第二專家意見，目前已於臺大醫院皮膚科門診驗證試用中，藉此系統能在短時間內提供診斷建議，讓病人能迅速獲得後續治療方針。此平台也正於門診實際應用並蒐集新影像資料，進行第二階段模型訓練與驗證。
【圖片來源：中央社】
皮膚上的「痣」出現了一些變化，是否為惡性腫瘤，臨床皮膚科醫師可能因經驗不足而誤判，為此，台大醫院醫神計畫與威強電集團威聯通共同開發「皮膚科疾病分類（AI-CDSS系統）」，醫師能透過專屬手機App替患部照一張相片，由人工智慧（AI）判讀，作為初步快篩良惡性腫瘤的輔助工具，準確度高達9成。
台大醫院皮膚部詹智傑表示，皮膚科疾病分類系統，是利用人工智慧演算法，以國人常見的皮膚科5類疾病，包含基底細胞癌、黑色素瘤、鱗狀細胞癌、痣、脂漏性角化症/老人斑，並依據實際病理切片報告為訓練標準答案，餵食AI自我學習，在第一階段有幾千個個案測試資料驗證的準確度已達9成，系統以疾病可能性的長條圖形式，快速提供判讀結果供臨床醫師參考，作為初步快篩良、惡性腫瘤的輔助系統。
為什麼會想研發此皮膚科疾病分類系統？詹智傑說明，上述常見的皮膚科5類疾病，前3類是不可忽視的惡性皮膚腫瘤，與後2類良性的痣或老人斑有時難以區別，他舉例，基底細胞癌的型態可能被誤會為一般的痣、鱗狀細胞癌表面粗粗的、脫屑，可能被當作濕疹，若誤判恐延遲治療時機；良性的痣被診斷為惡性，且做了切片檢查，其實病人是不需要受這類侵入性鑑定之苦，現在有了該系統的幫忙，等於醫師臨床做視診、觸診外，多了「好幾10萬個AI醫師」協助提供意見，一方面減少不必要的病理切片、降低誤判機會、與避免醫療資源的浪費。
台大醫院副院長余忠仁也提到，醫師在臨床上的判讀可能會受到現場情境造成視覺上的模糊、過去經驗為經歷的情形等因素，可能做出不適當的判斷，將惡性判別為良性，但AI不會勞累且會持續資訊的累積優化自己，是臨床醫師很好的輔助決策系統，能幫助醫師對病人接下來的治療可以很快做出處置。
詹智傑說，該系統執行時僅需將病人皮膚病灶處拍照後上傳至系統分析，幾秒內就可以在手機上顯示判讀結果，於醫師臨床診斷時快速提供類似第二專家意見，目前已於臺大醫院皮膚科門診驗證試用中，藉此系統能在短時間內提供診斷建議，讓病人能迅速獲得後續治療方針。此平台也正於門診實際應用並蒐集新影像資料，進行第二階段模型訓練與驗證。
【圖片來源：中央社】
作者介紹
延伸閱讀
