X光片判讀系統夯到國外！AI一秒診斷肺炎 - 康健雜誌

只需要一秒鐘，就能辨識是否具備新冠肺炎特徵！這不是天方夜譚，而是成大研發以人工智慧判讀病患肺部的X光片。

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我知道了 天下網路書店 康健好書 雜誌 訂閱康健雜誌 訂閱每日報 首頁 看文章 醫療 重大疾病 肺炎 X光片判讀系統夯到國外！AI一秒診斷肺炎，準確率逾9成 收藏 圖片來源/截自MedCheXYoutube 瀏覽數23,258 2021/01/15· 作者/國立成功大學 ·出處/國立成功大學 放大字體 只需要一秒鐘，就能辨識是否具備新冠肺炎特徵！這不是天方夜譚，而是成大研發以人工智慧判讀病患肺部的X光片。

有了它，即便是在缺乏醫師的地區，也能透過AI迅速偵測，繼而確認是否要進一步檢測，才能有效阻止疫情蔓延。

AI這套MedCheX系統的幕後推手，是蔣榮先帶領碩博士生王麒詳、邱煌鑌、吳昭儀，與成大影像醫學部醫師蔡依珊合作開發而成。

蔣榮先目前也兼任成大醫院健康數據中心執行長。

在這個團隊中，臨床醫師負責提供疾病病徵的訓練資料，也就是X光片，並建立判斷標準，以及針對影像計算結果進行調校；電腦科學家則負責設計電腦模型、建置運算設備。

（成大資訊工程系特聘教授蔣榮先。

圖片來源/截自成功大學新聞中心）蔣榮先指出，成大擁有理工學院、電機資訊、醫學院及教學醫院，而且彼此距離近到走路就能到達，等於提供一項得天獨厚的跨域條件，催生出這套人工智慧醫療判讀系統。

AI輔助讓判斷更精確　降低醫師的看診負擔過去兩年，此團隊持續研究AI在X光判讀的應用。

在開發出MedCheX系統前，主要是針對自發性氣胸、主動脈剝離、腦溢血等急症進行快速判讀。

這些病症的進程極為快速，若無法在第一時間診斷正確，極可能造成無法挽回的傷害，甚至死亡。

教學醫院的放射科醫師，一天約需看數百至數千張X光片，在數量及時間的壓力下，難免疏漏。

若有人工智慧的輔助和提醒，醫師的負擔得以減輕，判讀也能更有效率。

廣告 這是成大團隊於兩年前投入MedCheX系統開發的動機，他們從胸腔X光片的人工智慧判讀開始做起。

放射科醫師或臨床醫師在判讀胸腔X光片時，必須不斷重複放大及縮小局部區域，以確保不會錯過任何細小變化。

而人工智慧系統則可快速標示出疑點，提醒醫師特別注意且降低對個人經驗值的依賴。

至於新手醫師，可能因為經驗不足導致對某些變化「視而不見」，人工智慧的輔助能降低醫師的出錯率。

人腦和AI同步學習　強強聯手更拉高專業水準2020年初，團隊緊急蒐集大量新冠肺炎陽性及陰性結果的胸部X光片，讓機器學習與判讀。

經過短短3個月時間，MedCheX系統已能準確判讀新冠肺炎病徵，檢測準確率高達92％，而且僅需1秒鐘。

在新冠肺炎爆發初期，民眾極度恐慌，只要一出現咳嗽、流鼻涕等上呼吸道感染或發燒等症狀，就湧向教學醫院，主動要求篩檢，這對教學醫院來說，是極大的負擔。

因此，若能將篩檢任務分散至各地方的醫院檢疫站，大型教學醫院就能騰出更多人力和時間，專注於檢測和治療真正嚴重的個案。

「要讓第二級的區域醫院或第三級的地區醫院接手篩檢任務，首先必須提供適用的工具。

由人工智慧輔助判讀胸腔X光片，是比較可行的方法，」蔣榮先指出。

廣告 目前各國普遍採用的新冠肺炎篩檢及確診方式，是病毒核酸檢驗法（RT-PCR），由醫事人員採集疑似個案鼻咽處的鼻涕、唾液或痰液，將檢體送至專門的檢驗所進行檢測。

這種方法耗時且需由專業人員操作，而地區醫院及診所大多未配備此類專業人員。

從世界各地蒐集X光片　讓機器學習為了讓成大的MedCheX系統學會找出呈現新冠肺炎病徵的X光片，成大團隊在3月中旬，國內只有零星案例時，就已經從世界各地蒐集近千張新冠肺炎確診患者的X光片，作為訓練AI辨識能力的樣本，進行所謂的「機器學習」（MachineLearning）。

與其他肺炎相較，新冠肺炎的主要病徵，在於病患的肺部雙外側會出現毛玻璃狀的肺部浸潤現象。

一般來說，無論是哪種肺炎，都可能出現咳嗽、流鼻涕、發燒、胸痛等症狀，最大的差別在於肺部感染變化。

因此，以胸腔X光判斷可以得到更正確的結果。

有了樣本，還需由醫生來判斷人工智慧系統的學習是否合格。

當時擔任成大醫院資訊長的蔣榮先，在院方支持下，緊急邀請成大醫院的感染科醫師、影像醫學部醫師前來幫忙，請他們在人工智慧訓練過程中，協助進行資料正確性的確認。

免費開放全球使用　影響力已擴散到全世界 廣告 這套系統目前已實際應用於成大醫院檢疫站，及院內影像資訊系統上。

民眾在進入醫院前，先接受旅遊史、接觸史等資料查詢，若有相關紀錄顯示有感染之虞或出現可疑症狀，則於檢疫站當場進行胸腔X光拍攝，然後由電腦判讀。

4月底在健保署主動提出合作並提供實際資料測試的支持下，成大開始以這項系統正式判讀台灣新冠肺炎確診病患的胸部X光片。

截至6月中，全台累計近500位新冠肺炎確診病患，這些病患的肺部X光片，經成大MedCheX系統判讀，幾乎沒有發生判斷失誤，全數過關。

成大團隊因此被健保署稱為「AI影像國家隊」。

國外許多地區災情慘重，這套人工智慧系統也幫上大忙。

成大團隊於2020年7月決定將系統的網路版開放給全世界使用，截止目前為止，已有51個國家、數千位臨床醫護人員使用過這套系統。

例如，透過我國駐科威特大使、外館人員，及經濟部國貿局協助下，科威特外科醫師協會主席Dr.Salman親王主動與我方聯繫。

在與成大團隊討論如何使用這項系統的視訊會議上，他讚嘆成大的MedCheX系統是「完美的解決方案」！團隊也將網路版的使用介面設計得極為友善。

所有人工智慧判讀模型皆放在雲端，所以無論是科威特、捷克、阿根廷、黎巴嫩等國家的醫師，都能利用手機、電腦，將需要判斷的X光片上傳。

每張照片僅需1秒鐘，系統就能告知判讀結果，這個過程全部自動化且完全免費。

蔣榮先實驗室此前已投入近百萬台幣的研究經費，用以建置超級電腦。

但因目前為止都還能負荷運算量，因此打算繼續免費提供服務。

率先臨床應用成關鍵　獲國際黑客松大獎儘管目前已有兩家科學園區的新創公司提出合作方案，但蔣榮先仍堅持先以免費方式提供全世界使用此套系統。

醫生們甚至能在沒有診斷肺炎經驗的情況下，篩檢出新冠肺炎。

這項防疫利器等於為台灣進行另類的國民外交，已有約50個國家醫護人員使用。

值得一提的是，MedCheX團隊在2020年4月參加「國際COVID-19科技防疫黑客松大賽」並獲得優勝，這是唯一獲獎的台灣團隊。

主辦單位特別讓獲獎隊伍的國旗張貼於網站上，為台灣爭了一口氣。

（成大團隊「MedCheX」在1560個隊伍中脫穎而出，國旗登上網頁。

圖片來源/截自成功大學新聞中心）這項競賽是由世界衛生組織、臉書和微軟等8大科技大廠及198家知名公司合作舉辦。

以新型冠狀肺炎病毒防疫為主題，針對7大議題，包含醫療科技、弱勢族群、經濟、社群、教育、娛樂，以及其他面向，邀請科技人集思廣益，共同作戰對抗疫情。

這次競賽共吸引1,560個團隊參賽，成大MedCheX團隊參加的是「醫療科技類」，競爭對手包括美國約翰霍普金斯大學、華盛頓大學等國際知名大學團隊。

談及成大獲獎的關鍵，蔣榮先指出：「其他隊伍的解決方案還停留在概念驗證的階段，但我們已經進入臨床應用了。

」為了持續提升人工智慧判斷的精確度，這套系統至今仍不斷透過蒐集來的照片，進行機器學習。

目前系統「看」過的照片已有數千張，範圍涵蓋許多國家的不同人種，醫師也不斷協助、優化，讓這套系統學得更正確。

為了讓新冠肺炎及其他肺炎的診斷更快速，正確性更高，有益於病患診療，也減輕醫師負擔，接下來，健保署希望與成大團隊繼續合作，將MedCheX系統推廣至全臺大小醫院，作為醫生診斷時的「第二意見」，讓這套系統發揮高實戰力！（本文節錄自《知識為光-成功大學的守護與實踐》，由國立成功大學出版。

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