醫療AI演算法開發 首座臺灣醫療影像標註資料庫成立

科技部聯合國立臺灣大學、臺北榮民總醫院、臺北醫學大學3大醫療團隊,建置臺灣首座本土化跨醫療院所之醫療影像標註資料庫。(左起)臺北榮民總醫院張德明院長、科技部陳良基部長、臺北醫學大學林建煌校長、國立臺灣大學醫學院鄧述諄副院長(科技部提供)

【新唐人亞太台 2019 年 01 月 08 日訊】科技部聯合國立臺灣大學、臺北榮民總醫院、臺北醫學大學3大醫療團隊,建置臺灣首座本土化跨醫療院所之醫療影像標註資料庫,資料庫鎖定國人醫療需求的心、肺、腦等重大疾病,匯集國內頂尖醫師的經驗及專業智慧,對醫療影像進行疾病標註,將供其他研究團隊與醫療影像建置團隊合作研究,以AI科技促進國內醫療技術再提升、掌握智慧醫療先機。

臺北醫學大學團隊展示針對肺癌影像,透過深度標註與AI模型開發來協助肺癌病理分類、診斷與預後預測(科技部提供)
臺北醫學大學團隊展示針對肺癌影像,透過深度標註與AI模型開發來協助肺癌病理分類、診斷與預後預測(科技部提供)

人工智慧(AI)結合醫療是國際發展趨勢,加速醫療影像AI發展,為健康醫療開啟新的發展空間,注入新的成長動能。醫療AI演算法的開發,需要大量的疾病標註資料,做為AI學習的標準答案,目前已建置醫療影像46,450個案例,包括:心臟冠狀動脈疾病、腦轉移瘤、原發性腦瘤、聽神經瘤、肺癌等疾病之電腦斷層、血管攝影、磁振造影,或X光等15項影像資料集。

臺北榮民總醫院團隊展示針對腦部疾病,以AI自動偵測顱內轉移腫瘤,輔助醫師做診斷(科技部提供)
臺北榮民總醫院團隊展示針對腦部疾病,以AI自動偵測顱內轉移腫瘤,輔助醫師做診斷(科技部提供)

科技部部長陳良基表示,臺灣醫療技術深獲國際社會肯定,醫療人才輩出,透過智慧醫療影像資料庫建立,以及醫療AI之研發與應用,可將臨床醫療經驗創造更大價值,為臺灣醫療優勢創造另一個臺灣優勢。

國立臺灣大學團隊展示針對心臟血管疾病,透過AI自動將冠狀動脈結構與心肌血流功能融合(科技部提供)
國立臺灣大學團隊展示針對心臟血管疾病,透過AI自動將冠狀動脈結構與心肌血流功能融合(科技部提供)
為激發出更多的創新應用,以擴大資料價值、提升資源投入效益,醫療團隊建置之醫療影像及標註資料,將匯入國家高速網路與計算中心(國網中心)平台,提供其他研究團隊與資料建置團隊合作,進行醫療衛生目的之學術研究(科技部提供)
為激發出更多的創新應用,以擴大資料價值、提升資源投入效益,醫療團隊建置之醫療影像及標註資料,將匯入國家高速網路與計算中心(國網中心)平台,提供其他研究團隊與資料建置團隊合作,進行醫療衛生目的之學術研究(科技部提供)

 

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