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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

照1次LDCT 心、肺一起篩檢！

原刊登於健康醫療網／記者吳儀文、潘昱僑報導根據衛福部國健署資料顯示，肺癌死亡率長期高居我國癌症死因第一位。目前，國健署已有條件開放部分國人肺癌篩檢補助，利用低劑量肺部電腦斷層掃瞄篩檢（LDCT）早期發現肺癌病灶。不過，各醫院篩檢人口暴增，低劑量肺部電腦斷層掃瞄篩檢（LDCT）檢查數也隨之激增，造成醫師及放射師沉重負擔。因此，北醫底下的新創人工智慧團隊利用相關技術研發出「人工智慧平臺」，讓患者掃瞄一次LDCT即可分析2種疾病篩檢結果，同時也可大幅縮短醫師判讀、製作報告的時間。 AI輔助分析影像　同時獲肺癌、冠狀動脈鈣化結果今（2023）年亞洲生計大展中，北醫新創的人工智慧團隊在攤位展示「人工智慧多模影像健康平臺」，它是一套全方面AI放射科醫學影像的篩檢輔助系統，希望能協助各專科醫師提供更有效率之診斷及治療。執行長張曜吉表示，患者做一次低劑量肺部電腦斷層掃瞄篩檢（LDCT）後，利用這套系統經過演算法，不只可以針對肺癌進行篩檢，還可以同時得到冠狀動脈鈣化預測結果，準確率可達9成，不僅更能符合經濟效益評估，病人也能藉此獲得健康。 AI縮短判讀、報告製作時間　獲健康又符合經濟效益照一次LDCT就可以心、肺一起做篩檢，也能減少患者輻射暴露次數，而低劑量電腦斷層掃描更能大幅降低患者輻射暴露量，因此也更適合運用在篩檢上。此外，新創人工智慧團隊提到，此平台還可供醫師自由修改結節各細項描述，確認無誤後系統能自動產出符合國健署公告之標準格式報告，醫師僅需One-Click即可完成報告，報告完成總時數從15分鐘縮短為2分鐘，大幅縮短醫師判讀及製作報告時間。執行長張曜吉指出，政府花費220億用在治療，但篩檢卻不到2億，可是透過篩檢一年至少可以揪出500多名肺癌患者，現在又可以做一次LDCT就獲得心血管鈣化、肺癌篩檢結果，透過篩檢可以減少後面許多的治療浪費、醫療負擔，更加符合經濟效益。而現在台灣人口結構已達老年化社會標準，老年人口快速增加，屆時國民健康保險醫療負擔將達臨界點，透過肺臟、心臟一次性篩檢，不僅能縮短醫師判讀時間，也能大幅提升醫療量能。未來團隊也將不斷精進各模型效能，以更適合臨床醫師使用。… Read More

神瑞人工智慧於Bio Asia亞洲生技大展登場

亞洲生技大展於7/27日登場南港展覽館，神瑞人工智慧也於現場展示豐碩成果DeepLung-CAC。 DeepLung-CAC利用最先進的AI技術，對低劑量胸部CT掃描進行分析，不僅能檢測出肺結節所在位置及病灶，還能預測冠狀動脈鈣化的跡象，而且分析結果只需2分鐘便可出爐，為早期發現和預防提供了前所未有的可能性。神瑞人工智慧執行長張曜吉在展覽中強調了DeepLung-CAC技術的重要性，他提到許多心血管疾病在早期即有明顯徵兆，DeepLung-CAC便能在不增加患者輻射劑量的前提下，及早發現這些潛在的健康問題，進而採取適當的預防措施。 DeepLung-CAC的展示在大會上引起了學界、醫療專業人士及投資者的廣泛關注，其技術的創新性和實用價值為神瑞人工智慧的亮相增添了光彩。公視相關採訪連結: https://www.youtube.com/watch?v=F5q9WnxwOsY&t=1s… Read More

照1次CT預測4種疾病

原刊登於TVBS 許稚佳北醫於台灣醫療科技展出人工智慧多模影像精準健康平台。（圖／院方提供）台灣醫療科技展今(1)日起一連四天在台北南港展覽館一館展出，台北醫學大學附設醫院帶推出機器人醫療大軍，包括台灣第一個通過美國FDA審查的微創手術機器人系統、首座具高中低階復健機器人的機器人復健中心，另外，也展出人工智慧多模影像精準健康平台，一張電腦斷層影像就可預測4種疾病，還有可全自動調整及監控點滴量的智慧輸液幫浦系統。北醫今年成立台灣第一個擁有高中低階復健機器人的多樣性機器人復健中心。（圖／院方提供）北醫附設醫院長邱仲峯指出，過去3年新冠肺炎疫情改變生活型態，各種標榜「零接觸、自動化」的防疫設施應運而生，其中AI人工智慧、機器人的概念也在醫療產業中茁壯躍進；近年來院方大力推動智慧醫院，引進台灣自製的尖端機器人手術導航系統，更設立全台灣第一個具有高中低階復健機器人的機器人復健中心，同時啟用高端智慧輸液幫浦等，展現醫療軟實力。此外，與合作的Deep-Lung人工智慧多模影像精準健康平台正式上線，讓AI大數據醫療不僅是理論，更是醫療場域的現在進行式；台北醫學大學副校長暨研究計畫主持人陳震宇表示，「Deep-Lung 人工智慧多模影像精準健康平台」是一套全方面AI放射科醫學影像的早期胸腔疾病篩檢輔助系統，可從單一組3D低劑量胸腔電腦斷層掃描(LDCT)影像，針對心、肺、骨做演算法，提供肺癌、肺氣腫、冠狀動脈鈣化、骨質疏鬆等四種疾病早期篩檢服務，是全球首創的服務。陳震宇指出，因應台灣人口老化加速，預測未來政府將逐步有條件開放補助包含低劑量電腦斷層掃描等篩檢，屆時將對放射師及診斷科醫師造成極大工作負擔，此外，病人重複進行不同部位的斷層掃描，有過度暴露輻射的風險。透過人工智慧協助，可讓電腦斷層掃描影像的判讀時間由15分鐘縮短為2分鐘；且病人僅須拍攝一次低劑量胸腔電腦斷層掃描，減少輻射接觸量。金榫手術導航機器人輔助系統，協助醫師完成精密的脊椎手術。（圖／院方提供）「君凱捷複合手術導航系統」則是一套涵蓋從術前規劃、影像導引的高精準度導航系統，已獲衛生福利部食品藥物管理署上市許可，結合複合手術室高階影像設備，取得病人術中照影，重建影像模型，供醫師規劃、模擬、實施脊椎微創手術，達到失血量低、恢復時間快的微創醫療目標。… Read More

僅需拍一次電腦斷層北醫附醫直接秀4疾病篩檢結果

原廣告於聯合報陳雨鑫台北醫學大學附屬醫院推出「深肺人工智能多模影像精準健康平台」，患者只需一次低劑量胸腔電腦斷層掃描（LDCT）即可提供肺癌、肺氣腫、冠狀動脈鈣化、骨質疏鬆等4種疾病的早期篩選服務。記者陳雨鑫/攝影台北醫學大學今年在醫療科技展以「智慧醫療・創新永續」翻轉，結合一校六院的特色，展示亮點項目。台北醫學大學附屬醫院以AI人工智能為發展主軸，展示「深-肺部人工智能多模影像精準健康平台”，病患只需照一次電腦斷層，即可分析四種疾病的早期篩選結果，能大幅降低病患的輻射照射量。… Read More

全球首創「一張電腦斷層預測4種疾病」北醫一校六院展現特色醫療

原刊登於中時新聞網王家瑜「Deep-Lung 人工智慧多模影像精準健康平臺」正式上線，病人僅需要拍攝一次低劑量胸腔電腦斷層掃描，透過人工智慧運算及AI模型的幫助，即可預測肺癌、肺氣腫、冠狀動脈鈣化、骨質疏鬆等4種疾病。（北醫附設醫院提供）臺北醫學大學副校長陳震宇研究團隊研發「Deep-Lung 人工智慧多模影像精準健康平臺」，一張低劑量電腦斷層掃描即可預測4種疾病，準確率可達9成，是全球首創的服務。（北醫大提供）智慧輸液給藥系統」透過電腦綁定，確認病人、執行護理師及注射部位，精準控制輸液速度，更可將醫囑、藥品、病患、藥典庫資訊進行同步比對，大幅提升輸液安全。（北醫附設醫院提供） 2022台灣醫療科技展今（1）起連續4天在台北南港展覽館一館展出，臺北醫學大學暨醫療體系今年結合一校六院特色，共展出29個亮點項目；其中一大亮點是北醫附設醫院展出的「Deep-Lung人工智慧多模影像精準健康平台」，運用一張電腦斷層影像，就可預測肺癌、肺氣腫、冠狀動脈鈣化、骨質疏鬆等4種疾病。北醫附設醫院院長邱仲峯表示，過去三年新冠肺炎疫情改變生活型態，各種標榜「零接觸、自動化」的防疫設施應運而生，其中AI人工智慧、機器人的概念也在醫療產業中茁壯躍進。… Read More

及早篩檢！ 7成肺癌初診已晚期　AI技術快速精準揪病情

原刊登於健康醫療網肺癌堪稱「新國病」，根據最新衛福部國健署癌症統計報告顯示，肺癌第一次診斷為晚期比率將近七成，兩年平均存活約15％，惟有早期篩檢才有機會提高預後。中華民國放射線醫學會理事、臺北醫學大學副校長陳震宇教授表示，現今科技越來越進步，台北醫學大學附設醫院研發「肺癌臨床智能決策輔助系統」，於診斷、治療及預後的決策，透過導入AI技術，更快速且完整評估患者狀況，有效提高診斷正確性，並精準治療，提升存活率。 7成患者第一次診斷已「晚期」突顯早篩重要性醫界觀點一致認為，肺癌在十大癌症中，發生率高居第三，五年致死率最高的也是肺癌。肺癌早期並無症狀，且台灣約7成患者，第一次診斷時已「晚期」，陳震宇副校長說明，晚期的意義是不能開刀，只有早期才能開刀，因為晚期開刀並不會存活更久，因此需進行輔助療法，例如放射治療、化學治療、免疫療法及標靶治療，若藥物無法有效治療，患者必須選擇進行臨床試驗，嘗試新藥。陳震宇副校長研發團隊合影，左起張資昊資訊長、許明暉數據長、陳志榮教授、陳震宇副校長、黎阮國慶老師、蕭世欣主任傳統胸部X光、電腦斷層　仍有死角與困境陳震宇副校長表示，「早期肺癌可能毫無症狀，這是診斷的困境。」一般人健檢時，會照胸部X光，但若是對於早期肺癌診斷率偏低，尤其是「毛玻璃狀病變」，X光基本上看不到。另外，心臟與肋骨可能會擋住一部分肺臟病灶形成死角，但是胸部X光在健檢仍然有其角色，可同時評估心臟大小，肺感染等。因此，現今肺癌篩檢，大多使用低劑量電腦斷層掃描（Low-Dose computed tomography, LDCT），速度極快，約十秒鐘可掃描完畢且無死角，跳脫傳統症狀學限制、如醫師聽診及胸部X光的困境。然而，陳震宇副校長表示，由於肺部LDCT檢查將會產生約300多張約1毫米厚的影像，跟頭髮一樣細，大量影像相當考驗醫師眼力，因為肺臟有許多血管，呈現許多小點，有時會誤判成結節，產生假陽性，使病人後續做不必要檢查。」陳震宇副校長(左二)2021年度未來科技展北醫導入AI技術　快速精準判斷基因變異、良惡性等肺癌必須早篩，應使用最有效率的診斷工具，以及提高診斷正確性，避免假陽性。對此，台北醫學大學附設醫院發展「肺癌臨床智能決策輔助系統」，於幾秒鐘內從300多張影像中，精準揪出結節位置，同時亦以3D立體的方式，描繪結節邊緣。陳震宇副校長指出，「使用放射組學(radiomics)技術，原先影像呈現的結節可以被擷取出成千上萬點的資訊，再加上系統已經有4-5千例肺癌病人分析影像做組學比對，可進行AI機器學習訓練，以自動判斷患者肺節結是否為惡性。」陳震宇副校長進一步表示，近期研發的軟體，甚至可判定影像所觀察到的腫瘤是否有致癌基因突變。末期患者不能開刀，通常先尋求化療或標靶藥物，讓腫瘤縮小到一定程度後開刀，有機會延長壽命。尤其標靶藥物，需先將癌組織進行腫瘤基因分析，找出基因變異，大多數患者中，最常見為「EGFR基因突變」，找出EGFR突變非常重要，因為有較多可以選擇的藥物進行「精準治療」。而LDCT導入AI技術，有七成五的機會揪出基因突變；良性或惡性為八成；九成可逮到肺癌位置。… Read More

DeepRad.AI四大疾病模組，一次預測骨鬆、肺癌、COPD和心臟冠狀動脈鈣化風險

原刊登於新創幫臺北醫學大學人工智慧醫療研究中心由陳震宇副校長帶領，開發出人工智慧多模影像精準健康平台-「Deep-Lung」，只要進行一次胸腔低劑量CT取像，就可透過自創的AI模型同時預測骨鬆、肺癌、慢性阻塞性肺病和心臟冠狀動脈鈣化的風險，準確率超過9成，並可自動產出符合國際標準的建議報告，為全球首創。負責平台整合的醫師陳彥廷表示，在醫院端驗證時，這個平台已經多次揪出臨床醫師未能標註到或是漏掉的肺部結節… 臺北醫學大學的人工智慧醫療團隊即將再衍生一家新創公司DeepRad.AI，將已開發的全球第一個可從單一組低劑量肺部斷層掃描即可同時對心、肺、骨中的四種疾病做早期篩檢的軟體平台–「Deep-Lung」人工智慧多模影像精準健康平台積極推廣應用！Deep-Lung目前共推出四大模組：肺結節模組（LungRads）即肺結節自動偵測判讀系統，包含結節偵測模型、結節分割模型、結節良惡性分類以及LungRads自動報告模型等部分，可分別提供多結節的位置偵測（敏感度94%）、準確測量結節大小（準確度Dice係數為81.39%）、進行肺結節良惡性分類（準確率約98%），最後模組會綜合以上結果自動產生包含肺結節質地、形狀、大小、位置以及符合國際肺結節分類與處置標準的LungRads完整文字報告，此為國內首創。這個模組的訓練資料是從科技部巨量影像計畫所得將近6,000例蒐集自北醫附醫、雙和醫院及萬芳醫院的肺結節影像資料庫，且透過專科醫師針對每個肺結節嚴謹標註，標註內容包括107項影像圖譜學特徵、47種語意標註與對應的病理報告。 ※圖為「Deep-Lung」AI平台介面。(照片來源：臺北醫學大學提供) 心臟冠狀動脈鈣化模組（CAC）可做到自胸腔低劑量CT直接預測出幾乎等同自標準心臟冠狀動脈高劑量電腦斷層影像所得的心臟冠狀動脈鈣化指數（Coronary Artery Calcifications score, CAC score），並依美國心臟學會標準給予心血管風險預測分級和健康建議。透過北醫附醫202筆病例和雙和醫院549筆病例的臨床驗證得知，本模組對於高心冠風險病人（鈣化指數大於400）篩檢的敏感度分別達到92%和92.7%。此外，本模組優勢為：與世界文獻所述相比，具有更佳的AI模型訓練資料集，亦即每個低劑量胸腔CT影像都有同一天所做高劑量心臟冠狀動脈CT影像所得的鈣化指數（取自北醫附醫的1621個病例）作為相關性評估的標準，因此具有更高的準確性與可信度。肺氣腫模組（COPD）可透過胸腔低劑量CT影像，做到精準分割肺葉並自動計算肺氣腫嚴重度指數（RA950: percentage of the relative… Read More

6小時變10分鐘！北醫Deep Lung 一次CT預測多病風險

原刊登於新創幫臺北醫學大學人工智慧醫療研究中心由陳震宇副校長帶領，開發出人工智慧多模影像精準健康平台-「Deep-Lung」，只要進行一次胸腔低劑量CT取像，就可透過自創的AI模型同時預測骨鬆、肺癌、慢性阻塞性肺病和心臟冠狀動脈鈣化的風險，準確率超過9成，並可自動產出符合國際標準的建議報告，為全球首創。負責平台整合的醫師陳彥廷表示，在醫院端驗證時，這個平台已經多次揪出臨床醫師未能標註到或是漏掉的肺部結節… 臺灣人口老化速度日益漸增，國發會預估，2025年臺灣65歲以上老年人口占比超過20%，將邁入超高齡社會。根據衛福部統計，癌症為65歲以上人口頭號死因，其中肺癌高居首位，心臟疾病、慢性阻塞性肺病和跌倒事故亦名列前茅。有鑑於此，北醫大陳震宇教授帶領校級人工智慧醫療研究中心團隊開發出人工智慧多模影像精準健康平台-「Deep-Lung」，針對中高齡國人的醫療影像，提供All-in-One檢測，快速、精準評估肺、心、骨相關疾病風險。 ※圖為DeepRad.AI團隊執行長陳震宇教授。(照片來源：臺北醫學大學提供) 北醫的「Deep-Lung」引擎包含四大模組：LungRads模組、CAC模組、BMD模組、COPD模組，能有效的一次性評估中老年人在肺癌篩檢、肺氣腫現象、冠狀動脈鈣化和脊椎骨骨折的風險或程度，甚至可協助放射科醫師輔助診斷並產出報告與治療策略，陳震宇受訪時提到，該平台結合人工智慧技術，大幅改善以往放射師以肉眼進行斷層掃瞄的效率及正確率，而這也是未來發展個人化精準醫療的趨勢。傳統上，肺、心、骨四項檢測與診斷時間總共需時近6小時，更會使病患接觸大量輻射，而透過Deep-Lung的All-in-One引擎，只要進行一次胸腔LDCT（低劑量電腦斷層掃描）的取像，再以其AI模型分析影像，大約10分鐘左右就能同時能檢測肺、心、骨問題並自動化提出臨床上的治療建議，減輕醫療院所人力需求，也大幅降低病人的輻射接觸量。 ※圖為Deep-Lung的AI多模影像精準健康平台概念圖。(照片來源：臺北醫學大學提供) 此外，該平台的模擬器是以商之器系統打造，可相容於大多數平台，直接與醫院PACS系統架接，醫師可直接使用產出後的報告，不改變現有臨床檢驗流程，也不需特別學習操作。未來該平台將持續擴建至國內外各大醫院放射科，並同時創建線上雲端網頁版供民眾使用。目前合作足跡已橫跨全球，除與北部雙和醫院、彰化基督教醫院合作以外，也與日本北海道大學及美國UCIrvine醫院進行臨床場域驗證。然而，由於人口快速老化，未來醫療人力將減少20%以上，陳震宇也坦言，人工智慧的角色勢必將更加吃重。他提到，北醫未來在針對人口老化方面有三大布局，首先是透過人工智慧輔助針對亞健康時期進行篩檢。而第二大布局則是肺癌，除Deep-Lung平台外，北醫團隊再度打造全球首創「肺癌臨床智能決策輔助系統」，透過人工智慧分析臨床影像，結合基因資料，提供個人化用藥建議，可望大幅提高治療成效。第三大布局則是失智，根據布羅德曼分區(Brodmann area)，大腦有40幾個功能區，而大腦皮質會因退化疾病而在不同的區域變薄，透過3D影像分析，加上年齡、性別等基因參數，就可以看出該種退化是屬於何種形式，進而預測是否未來是否失智以及可能發生失智的時間。此外，北醫也和醫療科技新創雲象科技及其他多家企業合作，開發出AI輔助免人工標註全玻片判讀肺癌數位病理影像模型，將癌症病灶視覺化，以及「病理報告自然語言處理（NLP）自動判讀選藥建議系統」與「肺腺癌全基因用藥建議模型」。病人的病理報告出爐後，透過NLP技術從文字中分析臨床關注的50項特徵，再篩選出跟病患情況相似、且預後最佳的選藥治療建議。陳震宇教授表示，該中心成立的淵源是北醫決定從研究型大學轉型為創新型大學，希望透過臨床上的轉移幫助病人，並以「以終為始｣為初衷，也就是做研究先想著目標。該中心自2019年成立以來培養出200多個人工智慧研究團隊，目前成立了5家人工智慧新創公司，領域包括智慧醫療影像、智慧用藥安全、睡眠照護、精準健康、數位病理、智慧重症、骨質偵測系統等。除屢獲國家型計畫支持，也積極參與產學及跨國合作，目標是成為亞洲最具特色的AI醫療研究中心，甚至是打造AI醫院。目前團隊正積極爭取科技部價創計畫，期望持續擴大未來創新量能。而他也坦言，台灣目前法規窒礙難行，病患數據應用於商轉用途不易，加上募資困難，目前新創大環境還有進步的空間，如能結合ICT的產業能量，加上國際化的串接，相信能培養出更多如韓國Vuno、Lunit等從大學團隊成功產業化的新創公司。 ※圖為DeepRad.AI團隊合影，右3為團隊執行長陳震宇教授、右4為營運長陳彥廷醫師。(照片來源：臺北醫學大學提供)… Read More