雲象聯手國泰醫院、臺大醫院打造大腸息肉即時偵測AI，獲智慧醫材認證下一步要導入健檢中心

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攝影／王若樸

專攻醫療影像AI的雲象科技聯手國泰綜合醫院、臺大醫院，耗時4年、用將近40萬張腸道內視鏡影像開發出大腸息肉即時偵測AI，準確率95.8%，近日獲衛福部食藥署（TFDA）智慧醫材認證，已可進入市場。該專案先由國泰醫院專家奠定訓練資料的品質基礎，接著臺大醫院加入，雙院提供少見、醫師難以辨識的病灶影像來優化，模型最終達到近96%的準確率。國泰醫院行政副院長林朝祥透露，國泰醫院健檢中心已在試算，將導入這套AI至健檢中心，來提供更準確、更快速的大腸鏡檢查服務。臺大醫院院長吳明賢也表示，臺大醫院健檢中心也會跟進，用這套AI來輔助醫師、提供民眾更好的檢查服務。

雙醫學中心聯手，2階段訓練模型揪出難以辨識的息肉

臺灣大腸癌發生率居世界之冠，而大腸鏡檢查是有效降低大腸癌發生率和死亡率，但，醫師進行大腸鏡檢查、偵測腺瘤時，仍有可能遺漏病灶，比如因腸道轉彎或病人清腸不徹底，而沒發現微小病灶。

為解決問題，在2018年啟動AI產學合作的國泰醫院，於當年與雲象展開大腸息肉偵測AI專案。國泰醫院消化內科主任洪志聖指出，當時，國泰醫院投入6名醫師，來先篩選自家品質較佳的腸道內視鏡照片和影像，作為訓練模型的資料。模型的目標是二元分類，揪出腸道中的腺瘤息肉。

為進一步讓AI偵測更多類型的大腸息肉，國泰醫院和雲象在2021年與臺大醫院聯手，展開AI息肉偵測和息肉形態辨識，由國泰醫院和臺大醫院提供大腸息肉動態影像圖片，以及動態影像中截取的圖片來強化模型。比如，團隊從5至15分鐘的大腸鏡影片中，每秒切1張照片。（如下圖）

這些圖片可分為三種，包括一般背景正常的腸道、增生性息肉和腺瘤。其中，增生性息肉和腺瘤先由專科醫師分類判讀，再根據病理組織形態來貼標。

有了這些資料，他們開始訓練殘差網路（Residual network），不斷循環訓練並優化參數。最終，訓練好的模型準確度達95.8%，召回率96.7%，可在大腸鏡檢查時，即時偵測並框出病灶。（如下圖）

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腸道息肉偵測AI自動揪出微小息肉，目前多中心隨機分派試驗中

臺大醫院綜合診療部健康管理中心主任邱瀚模表示，大腸鏡檢查的終極目標是偵測早期癌來減少大腸癌死亡，以及偵測、切除癌前病變，來減少大腸癌發生。在臺灣，每年有40萬人次實行大腸鏡檢查，是國內最廣為實行的內視鏡檢查，可見其重要性。

而用來判斷大腸鏡檢查的主要指標，包括盲腸到達率和腺瘤偵測率，其中，前者是指做到盲腸才徹底，後者的腺瘤偵測率，則是「大腸鏡的生命線，」邱瀚模引用國外研究，腺瘤偵測率每提升1%，將可降低鏡檢後發生大腸癌風險3%，死亡率甚至可以降低5%。這也是他們決定用AI輔助偵測的原因，來自動找出醫師難以辨識的息肉。

目前，這款AI也於多家醫院測試，包括臺大醫院、臺大醫院癌醫中心分院、輔大醫院、彰化基督教醫院、新光醫院等，進行跨院區的隨機分派臨床試驗前瞻計畫。

他點出臺大醫院下一步，不只要做息肉偵測，還要用於事後品質分析和病理部分，比如用AI來協助病理師判讀切片，完善AI大腸癌篩檢生態系。

下一步要導入健檢中心，瞄準國際市場

目前，該AI整合軟硬體、可在各廠牌大腸鏡儀器中使用，且已獲TFDA認證，是合規的醫療AI產品。但對於市場規畫，如計價方式，團隊仍在討論中。

不過，開發者之一的國泰醫院，其行政副院長林朝祥指出，國泰醫院正在試算計價，之後將導入這套AI系統至健檢中心。臺大醫院也表示，他們也計畫在健檢中心導入這套系統，來提供更快速、準確的檢查服務。

另一方面，對雲象科技執行長葉肇元來說，2家醫學中心聯手科技公司打造醫療AI並獲智慧醫材認證，是難能可貴的模式，因為有別於多數智慧醫材開發，大多是用單一醫療機構的資料。雙醫學中心合作，代表醫院願意貢獻資料，提供大量、多元的資料來開發系統。這款經多中心打造的AI，準確率更高、可判斷的病灶也多元，更能推廣到國際市場。他期望，未來不只是由臺灣多中心打造，還要有跨國多中心加入，打造更優質的醫療AI。

https://www.ithome.com.tw/news/153297