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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

たった1回のCT撮影で、北医附属医院が4つの疾患のスクリーニング結果を即時表示

元の広告は聯合報に掲載陳雨鑫台北医科大学附属医院は「Deep-Lung人工知能多モダリティ画像精密健康プラットフォーム」を導入。患者は1回の低線量胸部CTスキャン（LDCT）を受けるだけで、肺がん、肺気腫、冠動脈石灰化、骨粗しょう症の4つの疾患の早期スクリーニングを受けることが可能。記者陳雨鑫 / 撮影台北医学大学は今年の医療技術展で「スマート医療・革新と持続可能性」をテーマに、一校六院の特色を融合させ、注目すべきプロジェクトを展示しました。台北医学大学付属病院はAI人工知能を開発の主軸とし、「Deep-Lung人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム」を展示しました。患者はCTスキャンを一度受けるだけで、4つの疾患の早期スクリーニング結果を分析でき、患者の放射線照射量を大幅に削減できます。台北医学大学副学長の陳震宇は、低線量CTスキャン（LDCT）は主に肺がんの検出を目的としており、台湾は高齢化社会であるため、将来的にLDCTを受ける患者が増加すると予想されると述べました。検査回数を減らし、放射線照射を削減するために、人工知能とAIモジュールの支援を受け、「Deep-Lung人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム」を構築しました。LDCTを一度照射するだけで、演算を通じて心臓、肺、骨などの演算を行い、肺がんのスクリーニングだけでなく、肺気腫、冠状動脈石灰化、骨粗鬆症などの疾患も予測でき、精度は9割に達します。… Read More

世界初「一枚のCTスキャンで4つの疾患を予測」台北医学大学一校六院が特色ある医療を披露

原文：中時新聞網掲載　王家瑜「Deep-Lung 人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム」が正式に稼働し、患者は一度の低線量胸部CTスキャンを受けるだけで、人工知能演算とAIモデルの支援により、肺がん、肺気腫、冠状動脈石灰化、骨粗鬆症の4つの疾患を予測できます。（台北医学大学付属病院提供）台北医学大学副学長の陳震宇研究チームが開発した「Deep-Lung人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム」は、一枚の低線量コンピュータ断層撮影で4つの疾患を予測でき、その精度は9割に達し、世界初のサービスです。（台北医学大学提供）「スマート輸液投与システム」は、コンピューターバインディングにより、患者、実施看護師、注射部位を確認し、輸液速度を正確に制御します。さらに、医師の指示、医薬品、患者、薬局データベース情報を同期的に比較し、輸液の安全性を大幅に向上させます。（台北医学大学付属病院提供） 2022年台湾医療技術展示会が本日（1日）から4日間、台北南港展示場1館で開催され、台北医学大学および医療システムは今年、一校六院の特色を統合し、合計29の注目すべきプロジェクトを展示しました。その中でも特に注目されるのは、台北医学大学付属病院が出展した「Deep-Lung人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム」で、一枚のCT画像から肺がん、肺気腫、冠状動脈石灰化、骨粗鬆症の4つの疾患を予測できます。… Read More

早期スクリーニングを！ 7割の肺がん初診はすでに末期 AI技術で迅速かつ正確に病状を把握

原文：健康医療網に掲載肺がんは「新国民病」とも言えるでしょう。最新の衛生福利部国民健康署の癌統計報告によると、肺がんの初回診断で末期と診断される割合は約7割に達し、2年平均生存率は約15％です。早期スクリーニングのみが予後を改善する機会となります。中華民国放射線医学会理事であり、台北医学大学副学長の陳震宇教授は、現代の科学技術はますます進歩しており、台北医学大学付属病院は「肺がん臨床人工知能意思決定支援システム」を開発しました。診断、治療、予後の決定において、AI技術を導入することで、患者の状態をより迅速かつ完全に評価し、診断の正確性を効果的に高め、精密な治療を提供し、生存率を向上させます。 7割の患者が初回診断で「末期」と診断され、早期スクリーニングの重要性が浮き彫りに医学界の意見は一致しており、肺がんは十大癌の中で発生率が3位であり、5年死亡率が最も高いのも肺がんです。肺がんは早期には症状がなく、台湾では約7割の患者が初回診断時にすでに「末期」です。陳震宇副学長は、末期とは手術ができないことを意味し、早期のみが手術可能であると説明しました。なぜなら、末期に手術をしても生存期間は長くならないため、放射線療法、化学療法、免疫療法、標的療法などの補助療法が必要になるからです。もし薬物療法が効果的でない場合、患者は臨床試験を選択し、新薬を試す必要があります。陳震宇副学長研究チームの集合写真。左から張資昊情報部長、許明暉データ部長、陳志榮教授、陳震宇副学長、黎阮国慶講師、蕭世欣主任従来の胸部X線、CTスキャンには、依然として死角と課題が存在… Read More

DeepRad.AIの4つの主要疾患モジュール、一度に骨粗鬆症、肺がん、COPD、心臓冠状動脈石灰化のリスクを予測

原掲載：新創幫台北医科大学人工知能医療研究センターは、陳震宇副学長が率い、人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム「Deep-Lung」を開発しました。一度の胸部低線量CT画像取得だけで、独自のAIモデルを通じて、骨粗鬆症、肺がん、慢性閉塞性肺疾患、心臓冠状動脈石灰化のリスクを同時に予測でき、精度は9割を超え、国際標準に準拠した推奨レポートを自動的に生成できます。これは世界初の試みです。プラットフォーム統合を担当する医師の陳彦廷氏は、病院での検証において、このプラットフォームが臨床医が注釈を付けられなかったり見落としたりした肺結節を何度も検出したと述べています。台北医科大学の人工知能医療チームは、新たにDeepRad.AIというスタートアップ企業を設立し、開発済みの世界初の単一の低線量肺CTスキャンから心臓、肺、骨の4つの疾患を同時に早期スクリーニングできるソフトウェアプラットフォーム「Deep-Lung」人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォームの積極的な普及を目指します！Deep-Lungは現在、4つの主要モジュールをリリースしています。肺結節モジュール（LungRads）肺結節自動検出判定システムであり、結節検出モデル、結節分割モデル、結節良悪性分類、LungRads自動レポートモデルなどで構成されています。複数の結節の位置検出（感度94%）、結節サイズの正確な測定（精度Dice係数81.39%）、肺結節良悪性分類（精度約98%）をそれぞれ提供できます。最後に、モジュールは上記の結果を統合し、肺結節の質感、形状、サイズ、位置、および国際肺結節分類および処理基準に準拠したLungRads完全テキストレポートを自動的に生成します。これは国内初の試みです。このモジュールのトレーニングデータは、科学技術部の巨大画像計画から得られた、台北医科大学附属病院、双和病院、万芳病院から収集された約6,000例の肺結節画像データベースです。また、専門医が各肺結節を厳密に注釈し、注釈内容には107の画像図譜学的特徴、47の語意注釈、および対応する病理報告が含まれています。 ※図は「Deep-Lung」AIプラットフォームのインターフェース。（写真提供：台北医科大学）… Read More

6時間が10分に！北医大 Deep Lung、一度のCTで多病リスクを予測

元々はXinchuangbangに掲載されました台北医科大学人工知能医療研究センターは、陳震宇副学長が率い、人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム「Deep-Lung」を開発しました。一度の胸部低線量CT画像取得だけで、独自のAIモデルを通じて、骨粗鬆症、肺がん、慢性閉塞性肺疾患、心臓冠状動脈石灰化のリスクを同時に予測でき、精度は9割を超え、国際標準に準拠した推奨レポートを自動的に生成できます。これは世界初の試みです。プラットフォーム統合を担当する医師の陳彦廷氏は、病院での検証において、このプラットフォームが臨床医が注釈を付けられなかったり見落としたりした肺結節を何度も検出したと述べています。台湾の高齢化は加速しており、国家発展委員会は、2025年には台湾の65歳以上の高齢者人口が20%を超え、超高齢社会に突入すると予測しています。衛生福利部の統計によると、がんは65歳以上の人口の主要な死因であり、その中でも肺がんが最も多く、心臓病、慢性閉塞性肺疾患、転倒事故も上位にランクインしています。このような状況を踏まえ、台北医科大学の陳震宇教授は、学校レベルの人工知能医療研究センターチームを率い、人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム「Deep-Lung」を開発しました。中高年の国民の医療画像に対して、All-in-Oneの検査を提供し、肺、心臓、骨関連疾患のリスクを迅速かつ正確に評価します。 ※図はDeepRad.AIチームCEOの陳震宇教授。（写真提供：台北医科大学）台北医科大学の「Deep-Lung」エンジンは、LungRadsモジュール、CACモジュール、BMDモジュール、COPDモジュールの4つの主要モジュールで構成されており、中高年者の肺がんスクリーニング、肺気腫現象、冠状動脈石灰化、脊椎骨骨折のリスクまたは程度を一度に効果的に評価できます。さらに、放射線科医の診断補助や報告書・治療戦略の作成を支援することも可能です。陳震宇氏はインタビューで、このプラットフォームが人工知能技術を組み合わせることで、放射線技師が肉眼で行うCTスキャンの効率と精度を大幅に改善し、これが将来の個別化精密医療の発展傾向であると述べました。従来、肺、心臓、骨の4つの検査と診断には合計約6時間かかり、患者は大量の放射線にさらされていました。一方、Deep-LungのAll-in-Oneエンジンを使用すると、一度の胸部LDCT（低線量CTスキャン）画像取得とAIモデルによる画像分析だけで、約10分程度で肺、心臓、骨の問題を同時に検出し、臨床的な治療推奨を自動的に行うことができます。これにより、医療機関の人員需要を軽減し、患者の放射線被ばく量を大幅に削減できます。… Read More