中國附醫加碼強化AI應用範圍，胸腔X光AI年底前要新增9種病灶分辨能力

中國附醫今年二月順利開啟AI門診，還馬不停蹄地精進AI系統，今年底要推出可辨識至少9種病灶的胸腔X光異常分類AI，而EKG心電圖輔助判讀系統也希望能增加到20種心電圖波形的辨識。

目前有中國附醫有8個科別提供AI門診，使用了多項AI系統，比如骨齡X光輔助判讀系統、胸腔X光異常分類篩檢系統、糖尿病視網膜病變判讀系統、EKG心電圖輔助判讀系統、乳癌超音波判讀系統等。

長佳智能是專門開發醫療AI服務的醫療科技公司，也是中國附醫的產學合作夥伴。該公司企業發展部經理林穎成表示，二月上線的胸腔X光異常分類AI，只能提供正常和異常等兩種分類的判斷，可用於快速篩檢大量體檢。新的發展目標是靠AI辨識出18種病灶，比如肺塌陷、心臟肥大、浸潤、水腫等。目前找來中國附醫院內胸腔內科資深主治醫生徐武輝主持專案，並由2組院內醫生團隊，對病患胸腔X光片進行RY標記，作為新模型訓練之用。「今年底要推出第二版，至少能辨識9種病灶。」

另一款乳癌超音波辨識AI，現有版本只能顯示良、惡性腫瘤的機率，目前正導入國際乳癌分類標準（共6個等級，其中第4級又分為3種），希望能更細緻地分辨乳房病變程度。林穎成坦言：「這是一項大工程，需要大量影像資料，每個分類至少要1萬張。」

正在大改版的還有EKG心電圖輔助判讀系統，目前可辨識12種心電圖波形，包括了心房顫動、心房震顫、心律不整、雙聯律、心房異位節律。林穎成提到，準確度已達到90%，比起訓練該系統的心臟專科醫生，只低了3%。目前正在擴充辨識種類，「希望能辨識超過20種心電圖波形。」

其餘剛起步的進展，如糖尿病視網膜病變判讀AI，正準備擴大應用範圍，增加更多眼底鏡能觀察到的眼疾，初步先鎖定黃斑部病變和雷射手術判別，後續還會增加青光眼的辨識功能。除此之外，長佳智能也正開發扁平足X光AI輔助判讀系統，要為醫院役男服役標準快篩。文◎王若樸