• 2022年4月22日 星期五

    影像醫學結合AI輔助 改善醫療品質「如虎添翼」


    記者:賴欣平報導

    影像醫學技術持續進步,從X光、超音波,而後發展出電腦斷層(CT)、核磁共振(MRI)及正子斷層掃描(PET),再到整合單種以上造影技術的正子電腦斷層掃描(PET/CT)與正子磁振造影(PET/MRI),適用的醫學領域不斷擴增,同時也讓越來越多患者能因此受惠,但事實上,精準的影像診斷除有賴造影設備外,同樣重要的是「醫師的精準判讀」。

    台大醫院影像醫學部副主任、放射線醫學會李文正秘書長表示,影像診斷不像抽血檢查,可提供醫師明確的數值來判斷患者病情,因此對於影像診斷科(Radiology,亦稱「放射診斷科」)醫師來說,大量的臨床經驗更為必要。然而,經驗需要時間積累,要如何協助影像診斷科醫師突破這段過渡期?已有多項研究顯示,「AI can help!」


    AI輔助系統提供診斷參考 消弭醫師經驗落差

    有些人可能會對AI人工智慧的安全性與穩定性存有疑慮,李文正秘書長解釋,「AI並非取代醫師人為判讀」,而是作為「輔助系統」,利用神經網路技術,在大量輸入各種不同醫療影像資料後,訓練出一套演算模型,並提供醫師診斷時的參考,「有效運用前人經驗」來減少醫師因經驗不同而產生診斷上的落差。


    傳統電腦斷層「血管鈣化膨脹效應」 誤導病情判斷

    以國人第二大死因「心血管疾病」為例,李文正秘書長指出,過去在進行冠狀動脈電腦斷層檢查時,因該處血管較為蜿蜒,「一般二維影像難以準確判讀血管是否有狹窄現象」;此外,血管鈣化在電腦斷層影像中常伴隨「膨脹」效應,意即影像中鈣化點較實際體積來的大,導致有些經驗較不足的醫師,因此而「高估」血管鈣化及狹窄程度,直至進行侵入性心導管檢查後,才發現「病情並不如預期中的嚴重」。

    為解決此困境,臺大醫院團隊研發「冠狀動脈電腦斷層全自動血管管腔分割系統(TaiCAD-Net)」,利用多切面觀察患者血管狀態,並聯合全台數個大型醫學中心,建立海量影像資料庫後,於其中標註資深影像診斷專科醫師之專業見解與判讀,協助縮短影像判讀時間,同時有效排除血管鈣化的判讀干擾。

    而該演算法除榮獲當年國家新創獎殊榮之外,也奪得2020年冠狀動脈自動分割競賽全球第三的好成績。李文正秘書長說:「未來,如何在臨床上實際運用TaiCAD-Net,包含確保系統穩定性,及設計便於醫師操作的介面等,都是研究團隊持續致力研究的下一個目標。」


    影像醫學持續發展、廣泛應用 有效提升醫療品質

    過去因血管造影不易判讀,而導致無法從源頭下手治療的領域,除了心血管之外,還有「骨盆腔血管」。李文正秘書長分享,臨床上常觀察到,心血管疾病患者中有不少比例合併有「勃起功能障礙」問題。若排除因心理因素導致的心理性勃起功能障礙,最常見即因「血管病變」而引發,然而因骨盆腔血管分支複雜、體積狹小,難以使用造影技術診斷, 因此過去多直接使用藥物控制病情。

    而臺大醫院比照多切面冠狀動脈電腦斷層技術,首創將電腦斷層運用在骨盆腔血管,結合放射診斷科、心血管專科、泌尿科及整形外科等多種科別,透過影像找出極細微的內會陰動脈血管狹窄位點後,針對病灶進行介入性治療,而此勃起功能障礙治療的突破性發展,也讓臺大醫院性功能障礙多專科照護團隊,榮獲SNQ國家品質標章認證。有賴影像醫學的快速發展,李文正秘書長認為,未來可望讓更多跨科別醫療領域,得到加乘的治療效果,除此之外,臺大醫院也持續在開發新技術,期望在可預見的未來,能將AI輔助系統一併運用在骨盆腔血管電腦斷層檢查,提升醫療品質。

    原文出處:健康醫療網

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