因應台灣老年人口快速增加，妥善運用低劑量斷層掃描篩檢，將有助達到預防疾病的效果。北醫開發的 Deep-Lung 篩檢輔助系統，可提供肺、心及骨等疾病篩檢服務，大幅降低醫護人員工作負擔，未來取得台灣食藥署、美國食品藥物管理局認證後，可望於醫院落地應用。
根據國家發展委員會研究報告指出，目前臺灣已正式進入高齡社會，預估 2025 年將成為超高齡社會。因應老年人口快速增加與疾病預防，政府將逐步有條件開放補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，屆時將對放射師及診斷科醫師造成極大工作負擔。
為此，臺北醫學大學巨量中心團隊開發全方位低劑量斷層掃描篩檢輔助系統 Deep-Lung，主要鎖定胸腔 CT 影像，其中包含肺、心及骨的疾病篩檢服務。
臺北醫學大學醫療暨生物科技法律研究所教授李崇僖說，肺結節 CT 影像診斷輔助系統開發過程中，是使用臺北醫學大學體系經醫師完整標註的 6,000 例肺部 CT 影像，並利用健保署的異質性資料進行模型優化，結合深度學習與放射圖譜演算法。目前能於 20 秒內篩檢出肺結節病灶位置，以及協助肺結節良、惡性判斷、自動產出國際標準臨床處置報告，準確率 95%以上，醫師只需再花 5 分鐘複核即可完成。
雙和醫院影像醫學部主治醫師陳彥廷說，在腦小血管病變偵測部分，是使用 2,000 筆腦部 CT 影像進行 AI 演算法開發，可自動分割腦白質區域及腦小血管病變病灶，準確率分別為 90%及 98%。後續將精進計算方法，以計算病灶體積或增加其他指標，讓腦小血管病變的定量及定性分析能更精確。
至於心臟影像鈣化病灶與冠狀動脈偵測部分，北醫團隊亦已建立一套自動偵測冠狀動脈及篩檢冠狀動脈鈣化之輔助診斷系統，演算法之正確率分別為 91.3%及 87.2%，
建立醫療影像標註標準流程 提升 AI 模組準確率
根據衛生福利部所公布 65 歲以上十大死因，肺癌高居首位，五年存活率僅 26%，每年約新增 1 萬名患者，且 70% 患者診斷時已經是末期。若能透過早期肺癌的偵測，可大幅度降低 20% 死亡率。至於慢性阻塞性肺病及跌倒事故，亦是十大老年死亡原因。正因如此，北醫早已投入醫療影像 AI 模型開發多年，可惜最終受限於預算，相關專案產品商業化的推動並不如預期。
陳彥廷主治醫師指出，當研究經費不足時，首先困難是以招募到足夠專科醫師，對大量醫療影像進行標註，最終會影響到後續AI模組訓練的準確度。其次，缺少高效能 AI 主機協助下，只能運用手邊的個人電腦進行 AI 模組訓練，訓練時間變得非常長且沒有效率。在獲得科技部補助之後，除可尋找更多專業醫師協助標註外，也可以高效能的 AI 電腦進行訓練，對縮短AI模組訓練時間帶來極大幫助。
此外，為確保醫療影像的標註品質，北醫研究團隊於標註前先進行標註方式溝通，也建立一套完整的複審機制，由團隊不同成員進行醫療影像標註的二審工作。若發現標註不符合規範的狀況時，團隊會針對該位醫師標註的所有醫療影像，進行複審工作，讓 AI 模組訓練更為精準。
建立自動去識別化機制 妥善保護病患隱私
北醫研究團隊投入智慧醫療領域多年，深知保護病患隱私的重要性，所有參與此專案的醫療影像資料，會告知病患其醫療影像資料的應用做法，且提供病患退出研究的選擇權；北醫附醫、雙和醫院和萬芳醫院等三大院區所收集的資料，都完成個資去識別化後才進行利用，以符合個資法的要求。
北醫藉由過去經驗與聯合機制，制訂出一套影像共享格式與規範。萬芳醫院配合此機制，完成去識別化、影像格式轉換工作後，再上傳到國網中心的醫療影像資料庫。至於雙和醫院部分，則是將醫療影像上傳到北醫的巨量影像中心，由該中心統一完成去識別化與格式轉換工作後，上傳到國網中心的醫療影像平台。
「科技部除了補助北醫團隊研究經費之外，也透過推動辦公室具技術與法律相關背景的專業團隊，協助我們共同克服個資法的法遵問題。」李崇僖教授解釋：「如此一來，北醫團隊能在無後顧之憂下，全力投入 AI 模組的開發工作，對研究工作的進行帶來很大幫助。」
贊同醫療影像共享機制 亟盼建立回饋機制
以往北醫附醫推動 AI 研發時，醫療影像、電子病歷等資料，都是存放在醫院內部，配合科技部推動醫療影像資料學術研究共享的政策，首度與其他單位以國網中心為平台，共享寶貴的醫療影像。北醫團隊深知完成標註的高品質醫療影像，對於發展智慧醫療帶來極大幫助，所以對於醫療影像共享機制保持樂觀態度。
陳彥廷主治醫師說，除了對外共享醫療影像之外，也很期待其他研究團隊使用醫療影像時，將面臨的各種問題與意見回饋給我們，以作為後續資料庫建置的參考。
李崇僖教授指出，北醫團隊針對肺部、腦部、心臟等領域開發的 AI 模組，都展現出不錯的偵測率。目前研究團隊下一步，是爭取通過 FDA、TFDA 認證，進而讓研究成果在醫院落地，進而嘉惠更多病患。
值得一提的是，北醫附醫投入精準醫療多時，期盼為每位病患提供最合適的醫療服務。北醫團隊規劃未來會評估將醫療影像與電子病歷串連的可能性，以發展最合適台灣的精準醫療服務。