0 %

This is my archive

bar

Gold Award in the Asia-Pacific Sustainability Action Awards 2024 for SDG17

We are proud to announce that the Department of Radiology at Taipei Medical University Hospital, using DeepRad.AI’s innovative solutions, has been awarded the Gold Award… Read More

Potential startups in the Deep Tech category at the 2024 Potential Startups Terrace

We have been selected as one of the top 30 potential startups in the Deep Tech category at the 2024 Potential Startups Terrace! This recognition… Read More

神瑞人工智慧助力台灣健康願景

神瑞人工智慧配合國家政策,專注於三個主要主題: 1. 智慧創新: 政府計劃運用AI科技協助產業發展,推動國產自主化關鍵系統的發展,進一步促進台灣生醫產業的進步。我們致力於利用智慧科技發展前瞻技術,加速產品和服務的落地,提升產業競爭力。 2. 生醫永續: 政府正在布局生醫產業的發展藍圖,並完善相關產業政策規劃。這涉及新藥開發、資料科學、Bio-ICT、創投、產業經營、智慧醫療和生物製造等多個領域。神瑞人工智慧專注於智慧醫療,透過AI影像及早篩出疾病。 3. 健康台灣: 政府的重要政見,旨在實現”健康台灣”的願景。政府將以嚴肅態度面對少子化、高齡化等挑戰,運用AI等創新科技精進整體醫療及健保體系的運作,減輕醫療院所的負擔,強化醫療照顧,實現全民健康的目標。 這三個主題反映了政府在推動生醫產業發展、促進智慧創新和實現健康社會方面的戰略重點。我們神瑞人工智慧將繼續努力,與政府政策緊密配合,共同推動台灣的科技與健康產業。… Read More

三立iNEWS台灣新思路採訪神瑞人工智慧

團隊非常榮幸被三立iNEWS台灣新思路採訪,希望藉由報導能讓更多人了解神瑞人工智慧的使命與AI影像篩檢軟體! 影片來源:三立iNEWS… Read More

AI一次偵測四種疾病 醫學影像應用商獲NVIDIA青睞

原刊登於民生頭條/記者楊瑞秋報導 輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳近日炫風來台,掀起狂潮!日前(2)在台灣大學舉行演說,分享AI進展,其中最受民眾矚目的是演講背板上被點名的科技廠商與院校,除了知名大廠之外,還有一個近期在醫學影像領域的矚目亮點──致力於以AI技術促進醫學影像創新應用──「DeepRad.AI」(神瑞人工智慧),能成為輝達供應鏈上的合作夥伴之一,是背後由一群經驗豐富的放射科醫師和AI工程師領導,期能實現疾病早期偵測與預防,降低疾病致死率。 神瑞人工智慧創辦人陳震宇教授與團隊 神瑞人工智慧是由台北醫學大學衍生的新創公司,由前副校長陳震宇醫師創辦,這次也在2024年台北國際電腦展(Computex 2024)參展亮相!團隊研發DeepLung-CAC篩檢軟體,利用深度學習分析低劑量電腦斷層LDCT影像,偵測肺癌、心臟冠狀動脈鈣化、骨質疏鬆與慢性阻塞性肺病(COPD)等四種疾病風險。 世界衛生組織統計,肺癌是全世界癌症死因的首位,在台灣亦不例外,國民健康署指出,台灣肺癌標準化死亡率雖下降16.2%,但仍高居癌症死因首位。因此,衛福部在2022年便啟動肺癌早期偵測計畫,提供具有「家族史」和「重度吸菸」兩大肺癌高風險族群,進行LDCT低劑量電腦斷層檢查。 低劑量電腦斷層(LDCT)是唯一國際上具科學實證可早期發現肺癌的篩檢工具,然而每掃描一次就會生成約300張影像,對於醫師來說,判讀上並不容易、也是沉重負擔,現在導入AI技術,不僅節省了醫師判讀時間,也能夠精準抓住肉眼難見的病灶,可早期揪出肺癌,及早治療。 放射科醫師系統操作示意圖 DeepLung-CAC除了偵測肺結節,另外加值的三項疾病篩檢,其中「冠狀動脈鈣化」是評估心血管疾病的重要指標,其危害是使血管動脈硬化、血管狹窄,極易導致心肌梗塞和腦中風。根據111年國人十大死因顯示,癌症及心臟疾病分別居前2位,兩者死亡人數加總約7萬5千多人。 尤其肺癌和心肌梗塞,都是無聲的健康殺手,初期幾乎沒有症狀,一旦發病或出現嚴重的症狀時幾乎是為時已晚,若當疾病嚴重度提高,病友可能需要花費更多的金錢、承受治療上的副作用與不適感,以及家屬得付出更龐大的精神、心力照護患者,醫療支出也會相繼增加,環環相扣之下,防治癌症和心血管疾病完全不可忽視,若能在前段預防做得好,勢必有望逆轉局勢。 DeepLung-CAC多疾病偵測系統 因此,神瑞團隊最重要的目標是希望能夠實現「心肺一起篩」,透過AI肺篩,同步發現心臟早期篩檢,尤其超高齡社會即將來臨,更重視預防醫學的概念,除了肺癌和心血管疾病,骨質疏鬆也是影響長者健康的頭號敵人,輕微跌倒或過度用力,可能會骨折,甚至導致長期殘疾失能,另外,全球每10秒鐘就有一個人死於COPD,在多種疾病的威脅之下,透過DeepLung-CAC一次性篩檢四種疾病,最快3分鐘內即可一鍵輸出報告,讓醫師診斷,後續提供給民眾更全方位的醫療照護,因此,不僅僅是縮短判讀時間,更能夠大幅提升醫療量能、減少醫療負擔和浪費,最重要的是能守護全民的健康。… Read More

用AI同時篩檢肺癌與心血管鈣化風險 神瑞人工智慧落實健康預防願景

原刊登於Digitimes/記者林佩瑩報導 根據衛生福利部2023年11月公布的最新癌症登記報告,肺癌已然取代大腸癌,成為台灣發生率第一的癌症,除了台灣之外,此病症也是全球的主要死因之一。肺癌容易致死的原因之一是發現太晚,通常都在後期才被診斷出來,導致錯過最佳治療時機,因此使得早期篩檢變得極為重要。神瑞人工智慧(DeepRad.AI)開發的DeepLung-CAC多模影像健康平台,結合多模式人工智慧技術,利用低劑量肺部電腦斷層掃描(LDCT)影像進行篩檢,此技術不僅能檢測肺部結節,還能同時預測心臟冠狀動脈鈣化程度,達到預防醫學目標。 台北醫學大學衍生新創公司神瑞人工智慧,由專攻人工智慧研究的前副校長陳震宇創立,技術研發側重於疾病的早期偵測與預防,藉此降低疾病致死率,讓社會的醫療資源使用最佳化。神瑞人工智慧執行長張曜吉指出,肺癌越早發現,治癒率越高,由於其病灶的判斷有其難度,過去常用的X光技術偵測到病徵時,大多已處於中後期(第3~4期),存活率僅剩10~30%,現在常用的低劑量電腦斷層掃描則可偵測到第一期甚至是第零期肺癌,存活率可大幅提升至90%以上,成效相當明顯。 不過目前LDCT肺癌篩檢須透過放射專科醫師判讀,而電腦斷層技術快速精進,現在最先進的電腦斷層掃描儀已達640切,CT影像判讀數量激增將造成醫師工作量上升,對於工作效率影響甚深,而神瑞人工智慧的DeepLung-CAC多模影像健康平台則能透過AI技術與篩檢報告流程優化來解決此問題。 張曜吉表示,DeepLung-CAC多模影像健康平台可在電腦斷層掃描完成後的5分鐘內提供醫師初步檢測結果,並同時比對篩檢民眾的新舊影像中節結變化,協助醫師在診間為民眾解釋篩檢結果。此外DeepLung-CAC還能自動生成符合國健署標準的肺篩報告,大幅縮減醫生判讀和報告所需時間,協助醫師更準確的檢測結果與高效工作環境。 除了肺癌篩檢外,DeepLung-CAC多模影像健康平台還可同步檢測心血管鈣化風險。由於心血管鈣化是評估心血管疾病風險的重要指標,神瑞人工智慧在訓練DeepLung-CAC時,使用成對數據(即同時進行的肺癌篩檢和心血管鈣化檢查數據)訓練模型,讓平台可從單次低劑量CT掃描中同時檢測早期肺癌和心血管鈣化風險,透過四年來的研究分析,DeepLung-CAC已具備從低劑量CT掃描中一次完成提供這兩種分居台灣民眾死因第一、二名的疾病檢測能力。 此平台正進行臨床試驗準備申請TFDA,預計2024年取得認證,目前已於臺北醫學大學附設醫院與雙和醫院進行臨床試驗,可確實提升電腦斷層影像判讀效率,成為醫師在肺癌篩檢與健檢的高效輔助判讀工具,以優化醫療服務品質。 對於DeepLung-CAC多模影像健康平台的市場潛力,台灣有約50萬高風險肺癌族群,但2022年接受公費篩檢者僅約5萬人,如果預防觀念成熟,台灣整體篩檢量將是現在的10倍。然而目前放射科醫生僅有1,600位,因此亟需AI協助降低工作負擔、提升醫療品質。神瑞人工智慧的計畫是透過AI輔助放射科醫生,優化整體流程,希望提升肺癌篩檢效率,增加早期肺癌發現率,讓肺癌防治願景順利達標。 神瑞人工智慧在肺癌與心血管鈣化兩大病症的檢測已有所成,下一步將積極開發骨質疏鬆和腦失智預測軟體,希望為健康預防和診斷領域帶來更多創新突破。 神瑞人工智慧執行長表示,團隊的努力和友善的台灣新創環境是邁向成功的兩大要素。新創團隊除了致力研發外,產品也需精準有效的市場規劃,希望在政府各部門的政策協助下,神瑞人工智慧的技術與平台成功吸引海外投資者關注,讓技術順利商品化,未來則希望台灣持續完善法規與輔助政策,善用台灣科技與醫療兩大領域的技術實力,在智慧醫療領域創造更大競爭優勢。 神瑞人工智慧執行長張曜吉… Read More

榮獲2023 NBRP Pitch Day傑出團隊獎

恭喜神瑞人工智慧創辦人陳震宇獲得2023 NBRP Pitch Day傑出團隊獎!… Read More

醫療技術加上AI輔助 助預測失智風險

原刊登於健康醫療網/記者吳儀文報導 台灣醫療科技展11月30日至12月3日於南港展覽館一館展出,北醫附醫於在展區展出結合AI與MRI的「失智症預測系統」。北醫附醫影像醫學部神經放射診斷科主任兼神瑞人工智慧創辦人陳震宇主任,台灣失智症病人逐年增加,根據台灣失智症流行病學調查結果顯示,65歲以上每12人就有1人失智症。 因此,陳震宇認為,發展腦心智退化之早期偵測指標與風險預測模式,是目前的當務之急,也是降低社會醫療照護成本的第一步,其團隊打造出的DeepBrain-Cognito平台以國際大型失智資料庫數萬筆高齡腦部磁振影像為基礎,打造出4D高齡健康失智預測模組,能預測未來失智風險,也有助於即早介入、延緩老化及預防醫學的發展。  … Read More

一次完成肺結節、冠狀動脈鈣化等四項篩檢!

本原文刊登於生策中心新創幫,編輯群採訪撰寫(口述:神瑞人工智慧創辦人/臺北醫學大學特聘教授陳震宇 執筆:蔣士棋)。 使用低劑量電腦斷層技術(LDCT)篩檢肺癌,已經是全球標準,但是LDCT會產生數百張影像,對放射科和臨床醫師造成判讀沉重負擔。陳震宇教授團隊所開發的DeepLung檢測技術除了可以快速完成肺結節篩檢,還能使用同一筆資料進行冠狀動脈鈣化分數、肺氣腫和骨密度的檢測,將人口老年化常見疾病風險一次高效率完成,能提升醫師診斷品質與效率,也滿足患者對精準醫療的需求。 肺癌是全球死亡率最高的癌症,因此衛福部在2022年啟動早期偵測計畫,提供「肺癌家族史」和「重度吸菸者」兩大高風險族群免費進行低劑量電腦斷層檢查(LDCT),也就是在原本的子宮頸癌、乳癌、口腔癌和大腸癌等4種篩檢項目外,又把肺癌納入成為第五項篩檢。 低劑量電腦斷層影像與全劑量相比,雖資訊量較少但個案吸收輻射劑量僅有五分之一,適合大量疾病篩檢。臺北醫學大學陳震宇教授團隊使用LDCT影像開發出DeepLung檢測技術,不只能找出肺部結節,還能進行過往只能以全劑量影像分析的心臟冠狀動脈鈣化預測,一鍵完成自動綜合報告,大幅減低醫療人員的工作量以及誤診率,也為高風險病人提供了早期診斷機會。 團隊利用LDCT影像資料,已建構出4項檢測模組 DeepLung由資深放射診斷科醫師領導開發,是以「篩檢」為目的,並將所有實際臨床流程的細節納入考量。陳震宇指出,團隊的目標是實現心肺一起篩檢,讓患者在使用一次LDCT肺癌篩檢時,就能「加值」檢測其他重要的亞健康問題,例如冠狀動脈鈣化、肺氣腫、骨質疏鬆等。 團隊以3D深度學習演算法建立多個模型,並使模型對不同影像精細度進行分析。為實現多項疾病篩檢,陳震宇表示,先由臨床醫師提供臨床作業經驗與使用者介面設計,引領醫療影像AI工程師進行模型訓練與開發;資料則來自大量真實世界的臨床影像資料。透過這些臨床資料,陳震宇表示,就能夠對AI模型進行有效的訓練,從而顯著提升其靈敏度和準確度。 目前DeepLung已經建構了LungRads(肺癌)、CAC(冠狀動脈鈣化程度)、BMD(骨密度值)和COPD(肺氣腫)四大檢測模組,其中肺結節偵測模型在結節部位直徑大於3mm之偵測性能於平均1 False positive per scan (FPS)時為86%,2 FPS時提升至93%,3 FPS時提升至96%;心臟冠狀動脈鈣化模型之高風險病人(CAC score>100)的篩檢靈敏度最高達到96%。 陳震宇教授團隊開發的DeepLung技術,已建構出4項疾病檢測模組團隊已完成開發AI平台供醫師線上使用,在病患拍攝LDCT後立即進行預測,並配合國健署肺癌篩檢計畫之客制化報告格式,醫師確認或修改資訊無誤後,最快1分鐘內可「一鍵」輸出報告。… Read More

2023亞灣新創大南方展

神瑞人工智慧的AI多模影像健康平台DeepLung-CAC平台,在這次的亞灣新創大南方展上,以獨特的創新技術引起廣泛關注,大放異彩。 利用多模人工智慧技術與低劑量肺部CT掃描影像結合,DeepLung-CAC能夠偵測定位肺結節,並評估冠狀動脈鈣化程度。面對肺癌和心臟疾病這兩大健康威脅,DeepLung-CAC提供了早期檢測的解決方案,也為及早介入治療提供了重要窗口。此外,其能自動生成遵循國健署標準的報告,顯著提升了醫療流程的效率,使篩檢變得更有效率。 神瑞人工智慧的技術榮獲多項榮譽,包括國家新創獎InnoAward、未來科技獎Futex,並獲得了Johnson & Johnson和Microsoft的認可。最近,我們更是榮獲了Google Award,這些成就凸顯了我們在健康醫療領域的領先地位。我們正致力於開發針對骨質疏鬆和腦失智預測平台,以進一步推進健康預防的創新。… Read More

This site is registered on wpml.org as a development site. Switch to a production site key to remove this banner.