花蓮慈濟醫院的行動巡房App整合HIS和PACS,醫師更可直接在行動裝置上查看原始醫學影像,或是AI判讀過的影像。

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花蓮慈濟醫院

花蓮慈濟醫院日前揭露行動AI應用成果,他們將醫師專用的MobiHIS行動巡房App,整合醫院兩大核心系統:醫療資訊系統(HIS)和醫療影像儲傳系統(PACS),來即時調閱患者病歷、就醫紀錄和醫學影像,同時也導入在醫療AI開發框架Clara上訓練的AI模型,來讓醫師直接在手機或平板上快速判讀疾病,像是肝臟腫瘤、COVID-19肺炎病灶等。接下來,花蓮慈濟還要用App上的標註系統,來訓練更多醫療AI,讓醫師用單一App掌握更多病況、及時診斷。

全力發展醫療AI,要用單一App串接HIS、PACS和AI

花蓮慈濟去年開始全力發展醫療AI,先是在2020年中買下Nvidia超級電腦系統DGX A100,再利用Nvidia NGC雲端平臺上的預訓練模型和醫療AI開發框架Clara,來打造AI模型。他們首先導入應用的AI,就是2020年下半年,在NGC平臺上開發的COVID-19肺炎偵測AI,以及另一套能從電腦斷層掃描(CT)中,揪出微小病灶的肝臟腫瘤偵測AI。

這些模型,全都導入到花蓮慈濟原有的行動巡房App,也就是他們發展行動醫療和AI的核心。花蓮慈濟醫院資訊部副主任Andy Chen指出,這款App是他們與PACS大廠商之器一起開發,整合了醫院兩大核心系統HIS和PACS,讓醫師不受時間和地理位置限制,就能直接在行動裝置上查看關鍵資訊,像是病歷資料、護理紀錄、用藥紀錄、手術紀錄、檢查檢驗報告,甚至是CT、X光片、MRI、超音波等醫學影像。(如下圖)

在這些基礎上,他們進一步整合Nvidia NGC和Clara,將微調過的平臺預訓練模型導入行動巡房App,讓醫師用手機或平板就能查看AI判斷的結果。不只如此,為加速影像標記作業,他們還在App中加入自動輔助標記系統XAnnotation,結合Nvidia的AI自動輔助標註(AIAA)機制,來讓醫師利用零碎時間,標記AI學習所需的影像材料。

Andy Chen指出,XAnnotation除了能自定義AI標籤外,還可讀取不同格式的醫學影像,像是DICOM、JSON和PNG等。對醫師來說,他們也可手繪來標註影像,而且,醫院也能選擇要在雲端或本地端使用XAnnotation。

最後,醫師能看見AI判讀結果,還有賴於行動巡房App整合的另一個系統,也就是獲得臺美TFDA和FDA認證的UDE App。UDE App由商之器研發,除了串接了PACS,也整合Clara AI模型,將模型判讀結果呈現給醫師。

這個流程聽來也許複雜,但從下圖可看出,當醫院PACS產出醫學影像後,會送至商之器的小型醫療影像儲傳系統mini-PACS,再以DICOM格式送到商之器的AI整合引擎。此時,影像會再送到Clara平臺,讓平臺模型來判讀,並將輸出值傳送至UDE App,讓醫師查看判讀結果。

要是AI判讀有誤、須重新標記,就可透過XAnnotation App來操作,而XAnootation也會呼叫AIAA來自動輔助標記。標記過的資料,就會送至Clara平臺,作為模型反饋,讓模型更精進。

這支App推動花蓮慈濟醫療行動化的同時,也用SSL加密方法來兼顧資安,因此醫師不會有一套固定的密碼,而是每次登入時,都得使用不同的密碼,來保障資料不外洩。


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