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生醫產業是政府「5+2產業創新計畫」的項目之一，而精準醫療則是臺灣的重點發展目標，科技部20日舉行「醫療影像AI專案」成果發表記者會，介紹由臺北榮總、臺大、北醫大等團隊研發出的智慧醫療影像診斷工具，以95%以上的準確率縮短醫師閱片時間，減少病患等待焦慮。
醫療影像在診斷上是不可或缺的輔助工具，使醫療影像成為最早結合智慧醫療、最熱門的技術開發領域。在科技部的補助下，臺灣大學、臺北醫學大學、臺北榮民總醫院等3個團隊研發出腦、肺、心等重要器官的智慧醫療影像診斷輔助工具。
北榮放射線部主任郭萬祐表示，團隊與臺灣人工智慧實驗室合作開發的「DeepMets」腦移轉瘤AI輔助診斷系統，以北榮專業放射科醫師過去30年所累積的1千筆以上個案資料，結合健保署影像等資料庫，可精準辨識出病灶、計算數量體積等重要資訊，讓醫師閱片時間從至少10分鐘縮短為30秒，且正確性高達96％，患者診療流程也由2周縮短為半天。
北醫副校長陳震宇則指出，北醫的研究團隊開發出「肺結節偵測、良惡性分類AI系統」及「全玻片數位病理自動偵測癌症區塊與細胞分析演算系統」，可快速篩檢低劑量的肺CT影像，偵測並分析結節位置、特徵，準確率達95%以上。將醫師閱片時間從20至30分鐘縮短到5分鐘，並可在10秒內產出具國際標準的肺癌篩檢評估報告。
而臺大研究團隊則專注在心血管系統上，臺大醫學院內科教授王宗道表示，團隊與輝達（NVIDIA）共同開發的「心臟主動脈鈣化/脂肪全自動分析AI模型」，是全世界目前唯一能夠將心臟脂肪與心臟鈣化、主動脈鈣化自動分割的系統，且分割準確度達94.2%；所需時間也從以往的40分鐘大幅縮短到0.4秒。
王宗道說，該模型已獲NVIDIA認證，並放置於NVIDIA雲端平臺系統，供全球AI研究標註使用，並已在臺大醫院影像醫學部、健保影像大資料庫平臺使用超過5千個病例，可用於輔助報告及建置國人心血管疾病風險預測系統。
