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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

肺癌診斷治療AI來幫忙北醫團隊全球首創「智能決策輔助系統」

原刊登於自由時報自由健康網〔記者楊綿傑／台北報導〕全球首創！面對新國病肺癌，治療分秒必爭，由台北醫學大學團隊將臨床大數據整合AI，建構從診斷到治療用藥6項模型，涵括影像、臨床數據等全方位內容，耗時2年打造出「肺癌臨床智能決策輔助系統」，可提供醫師與病患診斷、用藥、預後評估，目前已投入臨床試驗。根據國健署資料，肺癌在台灣發生率排名前三，而死亡率更是排名第一，5年存活率約26%，發現的時候常是末期。而肺癌治療決策需要多方面考量，包括診斷時的精準影像內容，治療及用藥所考慮的致癌基因變異等多項複雜因素，若能使用大數據和AI有助於早期決策，可提高醫療效能。由北醫副校長陳震宇所組研究團隊，集合跨領域專家，在科技部支持下，將AI大數據加值，運用創新人工智慧肺癌模組，輔助臨床電腦斷層攝影與數位病理影像判讀，結合臨床數據與基因資料，領先全球開發出創新平台「肺癌臨床智能決策輔助系統」。陳震宇指出，團隊開發的「全自動低劑量電腦斷層肺癌基因突變預測模型」可自動從300多張電腦斷層影像自動偵測腫瘤，並精確切割運算，判斷腫塊類型和可能的基因突變，自動報告肺結節的處理建議。此外，並透過與雲象科技合作，延伸開發出「全自動數位肺腺癌病理基因突變預測選藥模型」，可快速自動標註，並預測表皮生長因子受體（EGFR）最常見基因的突變狀態，結合病理與千人臨床數據，有助於提早精準用藥。團隊還開發「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」，以人工智慧自然語言處理技術，輸入病人的病理報告即可自動得到存活率較高的健保與自費用藥推薦。並將治療效果和存活期做串聯，篩選出與病患相似且預後最佳的選藥治療建議，如同集合幾十個閱讀過上百份病理報告的專家共同所做的決策。而對於晚期肺癌無法開刀或已經轉移復發，系統亦會自動將病人狀況媒合全球新藥試驗場域，讓病人有機會媒合最適合的臨床試驗，為患者帶來新興的治療方向。陳震宇說，此計畫進入第三年，除了所開發技術模型已申請國內外專利中，也結合不同醫院進行臨床驗證，未來將朝向產品化發展，投入實際治療應用。… Read More

AI醫療新突破台灣首創個人化肺癌智能決策輔助系統

原刊登於CTIMES 臺北醫學大學陳震宇特聘教授研究團隊，執行肺癌大數據精準醫療人工智慧系統計畫，以「早期預防、精確診斷、精準用藥」為目標，成功打造全台第一個醫病決策共享的「肺癌臨床智能決策輔助系統」(Clinical Decision Support System-Shared Decision Making, CDSS-SDM)，榮獲最新一屆FUTEX未來科技獎與國家新創獎。肺癌是台灣癌症的頭號殺手，唯有早期診斷、精準治療才能戰勝肺癌。肺癌治療決策需要多方面考量，臨床上肺癌早期診斷需要精準影像，治療與藥物選擇則需參考致癌基因變異等多重因素。肺癌從影像診斷的第一天起，病人就和時間賽跑，關鍵的前10天至少有4次檢查結果必須與經驗豐富的醫師共同討論治療決策，使用大數據和人工智慧有助於早期決策，提高醫療效能、達到肺癌精準臨床治療願景。「肺癌臨床智能決策輔助系統」由臺北醫學大學與科技部攜手，集合跨領域生醫專家，將AI大數據加值，運用創新人工智慧肺癌模組，輔助臨床電腦斷層攝影與數位病理影像判讀，結合臨床數據與基因資料，成功開發出創新平台，讓肺癌早期診斷，個人化精準治療的醫病共享決策模式變成可能。團隊開發的「全自動低劑量電腦斷層肺癌基因突變預測模型」可自動從300多張電腦斷層影像自動偵測腫瘤，並精確切割運算，判斷腫塊類型和可能的基因突變，自動報告肺結節的處理建議。團隊更將電腦斷層預測結果和臨床大數據結合，透過肺腺癌病患醫療大數據和自動機器學習方法建立腦轉移、預後與藥物反應預測模組，當電腦斷層影像發現新發個案時，可立即預測腦轉移風險和選藥建議。臺北醫學大學與臺灣醫療科技大廠雲象科技合作，開發可在全玻片數位病理浩瀚的細胞影像結構中，高速搜尋癌細胞並進行判讀之技術，並以此延伸開發全新的「全自動數位肺腺癌病理基因突變預測選藥模型」，可快速自動標註，並預測表皮生長因子受體(EGFR)最常見基因的突變狀態，結合病理與千人臨床數據，有助於提早精準用藥，相關成果，目前正積極申請海內外專利。此外，團隊更以突破性技術開發「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」，以人工智慧自然語言處理技術，輸入病人的一份病理報告即可自動得到存活率較高的健保與自費用藥推薦。並將治療效果和存活期做串聯，篩選出與病患相似且預後最佳的選藥治療建議。對於晚期肺癌無法開刀或已經轉移復發，系統自動將病人狀況媒和全球新藥試驗場域，讓病人有機會媒合最適合的臨床試驗，為患者帶來新興的治療方向。… Read More

北醫 Deep-Lung 篩檢輔助系統成效佳爭取 FDA、TFDA 認證

原廣告於iThome 因應台灣口快速增加，採取低劑量斷層掃描篩檢，將助達到預防疾病的效果。北醫開發的深肺篩檢輔助系統，提供肺、心及骨等疾病篩檢服務，大幅降低貨運工作負擔，未來取得台灣食品藥物管理局、美國食品藥物管理局認證後，可望在醫院落地應用。根據國家發展委員會研究報告指出，目前台灣已正式進入高年齡社會，2025年將成為超高年齡社會。應對老年人口快速增加與疾病預防，政府將逐步有條件開放援助低劑量斷層掃描篩檢，未來醫院勢必需要投入更多人力於健康檢查中心及其他單位，屆時預約放射師及診斷科醫師造成極大的工作負擔。為此，台北醫學大學巨量中心團隊開發人力低劑量斷層掃描篩選輔助系統深肺，主要是鎖定胸腔CT影像，其中包含肺、心及骨的疾病篩檢服務。… Read More

健保25週年副總統：持續推動智慧醫療、精準醫療

賴清德副總統今（27）日上午出席「健保25週年健保資料人工智慧應用研討會」，期勉健保署與相關部會持續與業界、醫界合作，提升臺灣健康照護跟疾病治療的品質，共同推動我國智慧醫療、精準醫療的發展。副總統致詞時表示，早期臺灣社會常常發生因病而貧、因貧而病的悲哀情形。有感於此，證嚴法師蓋了慈濟醫院、王永慶先生蓋了長庚醫院、許文龍先生蓋了奇美醫院，不僅解決了家庭的不幸，也帶給國人許多感動。不過，一直到1995年3月1日全民健保開始實施，並且在醫界的共同努力下，我們才真正解決這些嚴重的社會問題。副總統說，健保開辦至今25年，健保署一路走來相當不容易。在大家的共同努力下，我們不僅守護了國人的健康，也提供國人平等的就醫權利，國人滿意度高達9成，是歷屆政府裡最受民眾支持的一項公共政策，對社會的貢獻可見一斑。副總統接著說，面對COVID-19疫情，健保署及醫界又搖身一變，扮演不同的角色。醫療人員是站在第一線捍衛國人健康的尖兵，中央流行疫情指揮中心是作戰指揮中心，健保署則是醫療後勤總部。在整個防疫過程中，健保署運用國人的健保資料，追蹤個案的旅遊史及接觸史，同時也協助政府發放實名制口罩，成功承擔起守護國人健康的重責大任。談到健保署下一階段的責任，副總統期勉健保署與相關部會、業界、醫界共同努力，好好運用25年來，全民健保所累積的650億筆醫療申報資料，以及23億筆醫療影像資料，推動智慧醫療、精準醫療的發展。副總統舉例，健保署與廣達電腦合作，共同發展「人工智慧醫療雲運算整合平台」，為人工智慧應用所需，提供了高品質的資料庫，對後續的智慧醫療發展，奠定非常重要的基礎。此外，健保署也與國發會「亞洲‧矽谷場域試驗計畫」合作，整理23億筆醫療影像資料，並在去年6月開放產學合作申請應用，今天現場即有相關展示，成果非常豐碩。健保署也與成大醫院的大數據團隊合作，應用胸部X光影像資料，建立人工智慧判讀模型，透過這樣的做法防治武漢肺炎，在黑客松比賽得到優等獎，值得高度肯定。副總統認為，工業4.0及全球智慧化的時代已經來臨，這對臺灣來說是非常好的，因為我們有很強大的ICT產業，以及高水準的醫療從業人員。因應時代的要求，推動智慧醫療或精準醫療，是勢在必行的事情。對此，他期勉健保署及相關部會，持續鬆綁法令，開放試驗場域跟資料，同時要更積極地尋求意見，與醫界、產業界相互合作，協助生醫及ICT產業推動精準醫療與智慧醫療，提升臺灣健康照護跟疾病治療的品質，促進臺灣產業的發展，讓國家更為強大。副總統強調，今天研討會的目的不僅在於治療疾病、提升醫療品質，也與健康促進、健康照護、疾病治療、產業發展，乃至於國家願景息息相關。因此，他除了要代表蔡總統感謝大家的努力，也要祝福研討會圓滿成功、成果豐碩，成為下一個階段推動智慧醫療的動力。隨後，副總統參觀現場展示的研究成果，聽取成大醫院、臺大醫院及廣達電腦等團隊簡介如何運用科技技術與健保署資料，進行診斷、分析與研究。包括衛生福利部中央健康保險署署長李伯璋、國家發展委員會副主任委員高仙桂、科技部次長謝達斌及廣達電腦董事長林百里等均出席是場活動。… Read More

健保資料人工智慧應用研討會今盛大舉行，展現AI科技應用成果

全民健康開辦至今已滿25年，其所累積的就醫檔案整理數據達649億筆、醫療影像自107年收載至今也有22億筆，成為台灣發展大數據分析與醫療人工智能（AI）的寶庫；中央健康保險機構配合智慧政府行動方案，開放資料極大化增值應用，在符合個資保護法前提下，自108年6月幼兒開放以產學合作方式申請去識別化之醫療影像應用，於今(27日舉辦「健25週年‧健保資料保人工智慧應用研討會」，會中邀請賴清德副總統、國家發展委員高仙桂副主任委員、科技部謝達斌次長、廣達電腦股份有限公司林百里董事長約翰遜致詞，並實際了解各醫院在現場搬運的AI成果實機展示，與會貴賓及來自產官學的各界人士均表示大開眼界，也對台灣發展AI打進信心十足。台灣健保走過25 、邁向AI大數據應用持續提升全民醫療照護質量，健保署不斷推動與導入各項醫療科技。兩年多前，當時就任閣揆的賴醫療清德閣即曾應邀到健保署出席“資訊”上傳雲端與調閱分享，無遠弗部門，分級醫療新紀元記者會》，對健保署突破萬難讓各醫院的影像檢查及報告即時上傳與分享，給予高度肯定，今日他以副總裁身份模板臨醫保署，在詞時特別強調，智慧新時代是未來全球發展的必然趨勢，台灣龐大且享譽國際的健保資料庫，近年來致積的資通訊產業科技能力，有實力成為智慧醫療國家，蔡總統符合發展六大核心產業戰略政見，並提升我國智慧醫療產業競爭。隨著人工智能浪潮主席捲全球，健保署早在107年就參與國家發展委員會「亞洲·矽谷試驗場域計畫」，辦理醫療物資文件建置及人工智慧應用，目前健保署人工智能高速入侵平台，將資料去識別化，以腦瘤轉移自動AI檢測驗證平台整合度及可用性。新增於108年6月公告全民健保資料AI應用服務試辦項目，正式開放嬰兒與產學合作方式申請去識別化之CT、MRI影像，進場訓練AI算法及模型，試辦計劃共15件案件申請，包含醫界9家、學界6家，其中10個案例有產學合作。健保AI產學合作，加值精準醫療發展今天的研討會共有十二個團隊發表AI研究成果，並有各自的亮點，茲簡述於後：台北榮總－全方位腦轉移瘤人工智慧診斷系統輔助門診：開發腦轉移瘤AI輔助診斷系統升級版DeepMets®-Plus，可精準捕捉出腦轉移瘤病灶併計算數量、最大路徑與體積等重要資訊，並於台北榮總神經影像及胸腔內科開放AI輔助診斷，協助診斷肺癌腦轉移瘤，提升醫療作業流程效率及品質。台灣大學－BodyPart醫學影像身體部位AI與新冠肺炎模型跨國聯邦學習：建立可擷取影像對應之… Read More

北醫大團隊榮獲科技部2021未來科技獎

由台北醫學大學陳震宇副校長所建成的研究團隊，以多模肺癌臨床智慧決策分享輔助系統等計劃，於9月6日溶解科技部2021未來科技獎。10月14日至23日參與未來科技館於台北世貿一館的實體與線上展覽。 ■多模肺癌臨床智慧決策分享輔助系統：陳震宇、許明暉、張資昊、蕭世欣、陳志榮、黎阮國慶「多模肺癌臨床智慧決策分享輔助系統」為台北醫學大學陳震教授/副校長與數據處許明暉資訊長、資訊處張資昊長、AI學程李阮國慶老師、台北醫學大學附屬醫院胸腔內科蕭世欣主任與病理科陳志榮教授，以及台灣醫療科技大廠雲象科技、泛定科技相關合作所執行2020年科技部肺癌大數據精準醫療人工智能係統計畫。該技術以創新人工智能肺癌模組，輔助臨床CT與數字病理影像判讀，結合臨床數據與基因數據，建立決策輔助共享系統（CDSS-SDM），根據臨床實際發病過程發生的流程，提供醫師與病診斷、精準、梯度評估，達到醫病共享決策，以期達到臨床實務發揮價值與國際競爭力，推動醫療人工智慧產業發展。肺癌是台灣癌症10大死亡之首，雖然近年來標靶與細胞免疫治療藥物不斷增長，患者5年發病率仍僅約15％；在臨床上肺癌早期診斷需要精準影像、治療與藥物選擇則需參考食品基因變異等發病因素。為提升醫療效能、達到肺癌精準臨床路徑與治療願景，本技術以「早期預防、診斷精準、精準用藥」為目標，運用北醫大高品質臨床大數據，結合醫療科技產業大廠，共同發展具未來科技願景的多模組肺癌臨床智慧決策輔助系統，本技術以深度學習為基礎所發展之肺癌大數據精準醫療人工智能平台，可提升真正的肺癌臨床路徑決策，高精度多模組肺癌臨床數據人工智能整合平台，未來可運用於其他類癌症，更有助於精準醫療AI產業繁榮這種發展。（文/人工智能醫療研究中心）【下圖：陳震宇副校長研發團隊合影，左起張資昊資訊長、許明暉資料長、陳志榮教授、陳震宇副校長、黎阮國慶老師、蕭世欣主任】… Read More