癌與痣傻傻分不清 臺大AI神判幾秒搞定

臺大醫師詹智傑表示,臺大的皮膚疾病分類系統對偏鄉是很棒的醫療幫手。(陳志祥攝)

皮膚科醫師最常搞錯的「基底細胞癌」、「黑色素瘤」與「痣」區別的困擾,臺大醫院發表一套「皮膚科疾病分類(AI-CDSS系統)」技術,結合人工智慧(AI)平臺手機App,提供智慧專家意見幾秒鐘之內可以輕易解決這個問題準確率已達9成。

臺大醫院副院長餘忠仁表示,西方醫學就是歸納分析,加上臨牀的治療,不過因環境影響可能做出不適當的治療,而人工智慧不會勞累,同樣藉由資料歸納優化自己,臺灣有優秀的資訊業與醫療水準兩者結合可以在世界佔有一席之地。

臺大的「醫神計劃」與威強集團開發「皮膚科疾病分類系統」技術,利用人工智慧演算法,以國人的皮膚狀況變化基準,依據實際病理切片報告訓練內容,建立學習模型分析,目前第1階段測試準確度已達9成。

這套系統可以快速提供判讀結果讓臨牀醫師參考,做爲初步快篩良、惡性腫瘤輔助系統,臺大醫務秘書賴飛羆表示,這套系統只要5個月就開發出來,主要是臺大醫院有豐富的資料庫支援。

利用這套系統可以判讀皮膚科5類疾病,分別爲基底細胞癌(BCC)、黑色素瘤(Melanoma)、鱗狀細胞癌(SCC)、痣(Nevus)、脂漏角化症/老人斑(SEB K)。其中前3類是不可忽視的惡性皮膚腫瘤,後2類良性的痣或老人斑有時難以區別。

臺大皮膚部醫師詹智傑指出,選擇這5個疾病中,3種惡性的皮膚腫瘤與2個常見的良性皮膚腫瘤,老人斑常被誤以爲壞東西,會有過度處理,而痣大部分是良性,但是常有惡性黑色素細胞誤以爲是痣,因而延誤治療。

執行皮膚科分類系統只要將病人皮膚病竈處拍照後上傳至系統分析,幾秒內就可以在手機上顯示結果,在醫師臨牀診斷時快速提供類似第2專家意見,現在臺大門診已經實際應用、蒐集新的影像資料,進行第2階段模型訓練與驗證。