記者楊晴雯/台北報導
皮膚上的「痣」出現了一些變化,是否為惡性腫瘤,臨床皮膚科醫師可能因經驗不足而誤判,為此,台大醫院醫神計畫與威強電集團威聯通共同開發「皮膚科疾病分類(AI-CDSS系統)」,醫師能透過專屬手機App替患部照一張相片,由人工智慧(AI)判讀,作為初步快篩良惡性腫瘤的輔助工具,準確度高達9成。
▲▼台大醫院醫神計畫與威強電集團威聯通共同開發「皮膚科疾病分類」,可初步快篩良惡性皮膚腫瘤,準確度高達9成。(圖/記者楊晴雯攝)
台大醫院皮膚部詹智傑表示,皮膚科疾病分類系統,是利用人工智慧演算法,以國人常見的皮膚科5類疾病,包含基底細胞癌、黑色素瘤、鱗狀細胞癌、痣、脂漏性角化症/老人斑,並依據實際病理切片報告為訓練標準答案,餵食AI自我學習,在第一階段有幾千個個案測試資料驗證的準確度已達9成,系統以疾病可能性的長條圖形式,快速提供判讀結果供臨床醫師參考,作為初步快篩良、惡性腫瘤的輔助系統。
為什麼會想研發此皮膚科疾病分類系統?詹智傑說明,上述常見的皮膚科5類疾病,前3類是不可忽視的惡性皮膚腫瘤,與後2類良性的痣或老人斑有時難以區別,他舉例,基底細胞癌的型態可能被誤會為一般的痣、鱗狀細胞癌表面粗粗的、脫屑,可能被當作濕疹,若誤判恐延遲治療時機;良性的痣被診斷為惡性,且做了切片檢查,其實病人是不需要受這類侵入性鑑定之苦,現在有了該系統的幫忙,等於醫師臨床做視診、觸診外,多了「好幾10萬個AI醫師」協助提供意見,一方面減少不必要的病理切片、降低誤判機會、與避免醫療資源的浪費。
台大醫院副院長余忠仁也提到,醫師在臨床上的判讀可能會受到現場情境造成視覺上的模糊、過去經驗為經歷的情形等因素,可能做出不適當的判斷,將惡性判別為良性,但AI不會勞累且會持續資訊的累積優化自己,是臨床醫師很好的輔助決策系統,能幫助醫師對病人接下來的治療可以很快做出處置。
詹智傑說,該系統執行時僅需將病人皮膚病灶處拍照後上傳至系統分析,幾秒內就可以在手機上顯示判讀結果,於醫師臨床診斷時快速提供類似第二專家意見,目前已於臺大醫院皮膚科門診驗證試用中,藉此系統能在短時間內提供診斷建議,讓病人能迅速獲得後續治療方針。此平台也正於門診實際應用並蒐集新影像資料,進行第二階段模型訓練與驗證。