洪志聖
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終結癌症3／AI大戰大腸癌！即時偵測消滅瘜肉 不讓「壞東西」有機可趁
癌症盤據國人十大死因之首已40年，其中大腸癌蟬聯15年居十大癌症排行首位，根據國健署2022年資料顯示，台灣每年有近1萬7000例大腸癌新發生個案，治療雖重要，但若能早一步預防更棒，而及早發現大腸瘜肉就被視為關鍵。過去，醫師僅憑肉眼仔細尋找大腸瘜肉，還要靠經驗判斷瘜肉類型，如今有了AI加持，一邊做內視鏡檢查的同時，就能即時偵測與消滅大腸瘜肉，預防癌變更有效率。亞東醫院超音波內視鏡中心鍾承軒主任表示，大腸瘜肉是大腸黏膜細胞異常增生形成的突起病灶，當大腸瘜肉小於1公分或組織學為增生性者，屬良性病灶，不會有明顯症狀或惡性病變；但若瘜肉超過1公分或發生細胞腺體病變，就有癌化的可能，初期不會有明顯症狀，待瘜肉夠大或癌化轉移出現症狀時，通常為時已晚。鍾承軒說，研究顯示，利用大腸內視鏡早期偵測並切除瘜肉，可降低大腸癌死亡率53%。此外，每增加1%的大腸內視鏡瘜肉偵測率，就可降低罹癌風險3%。近年來，人工智慧在消化道內視鏡方面的發展日新月異，鍾承軒說，過去醫師檢查大腸瘜肉時需依經驗以肉眼判讀狀況，現可在內視鏡檢查期間「即時偵測」大腸瘜肉，並「自動判讀」區分瘜肉種類，大幅提升診斷精準度，並提供是否切除治療的指引。以亞東醫院為例，引進的人工智慧內視鏡系統利用超過25萬張大腸鏡圖像進行AI深度學習，檢查過程中，系統利用白光影像和連動彩色影像模式進行偵測，當發現異常時，會以藍色框提醒醫師疑似的瘜肉或腫瘤，靈敏度可達94%至96%，優於過去經驗判讀。另外， AI功能也能即時診斷和鑑別瘜肉表面結構，將其分類為增生性瘜肉或腫瘤性瘜肉，增生性瘜肉日後轉變為惡性腫瘤的機率較低，腫瘤性瘜肉未來癌化的風險相對高，則建議切除。人工智慧內視鏡系統發現異常時，會以藍色框提醒醫師疑似的瘜肉或腫瘤，靈敏度可達94%至96%。（圖／亞東醫院提供）台大醫院、國泰醫院、雲象科技也共同研發「大腸鏡即時AI瘜肉偵測」，跨兩院共收集超過3000位病患、逾40萬張影像資料提供人工智慧訓練，包括一般肉眼不易觀察到的瘜肉，皆能被AI捕獲，準確度高達95%。台大醫院健康管理中心暨綜合診療部主任邱瀚模表示，就算是經驗豐富的醫師，對於小於5毫米的瘜肉遺漏率仍可達23%，但若有AI工具的輔助，精準度就可達9成以上，甚至是難以察覺的扁平型、凹陷型的大腸瘜肉也難逃過AI偵測。國泰醫院消化內科主任洪志聖認為，未來醫師執行大腸鏡檢查時若搭配此AI系統，即可以每秒30張的影像辨識能力偵測腸道並標示出瘜肉，即時、有效判讀大腸鏡檢查影像，不僅更有效率，也能解決醫師間偵測診斷能力的落差問題，讓患者獲得更好的醫療品質。
AI好給力2／防猝死又不遺漏癌細胞 智慧判讀將「打破名醫迷思」
許多人生病後總會到處尋求知名醫師治療，因此這些名醫的門診往往大排長龍，甚至出現「掛號黃牛」，但隨著人工智慧科技的介入，無論是經驗豐富的老醫師或菜鳥，只要搭配AI判讀，就能更精確判斷病況，可預防心肌梗塞導致猝死、也不會漏掉影像檢查中癌細胞的蛛絲馬跡。75歲陳伯伯有一天起床突然感到胸悶、上腹不適，就醫後診斷為輕度胃食道逆流，但治療一個月後卻始終沒有改善，於是醫師將陳伯伯轉介到心臟內科，在進行運動心電圖檢查後，發現陳伯伯最大心跳為每分鐘139下，呈現輕度缺氧狀態，依照傳統判讀為冠狀動脈血管阻塞50%，屬於中度風險，只要後續追蹤觀察即可。中國醫藥大學新竹附設醫院心臟血液系吳宏彬醫師表示，為精準評估陳伯伯的心血管狀態，於是進一步採用「運動心電圖AI輔助判讀系統」同步判讀，透過大數據交叉比對心電圖的資訊，結果AI報告顯示陳伯伯的冠狀動脈血管阻塞機率已高達72%。這讓吳宏彬提高警覺，立即為陳伯伯進行心導管冠狀動脈攝影，赫然發現陳伯伯血管狹窄程度已高達99%，緊急置入心臟支架於冠狀動脈治療。若是依照傳統判讀結果讓陳伯伯返家觀察，陳伯伯很可能會突然爆發心肌梗塞猝死，但由於AI輔助判讀的介入，才讓陳伯伯逃過死劫。中國醫藥大學附設醫院心臟影像科梁馨月主任表示，運動心電圖是診斷冠狀動脈疾病的重要工具之一，傳統以人工判讀的方式不僅耗時，而且往往難以區別細微的差異性，人工分析的準確率臨床上只有40%~50%。有鑑於此，中國醫藥大學附設醫院人工智慧中心蒐集4年來近千筆冠狀動脈阻塞達70%以上的運動心電圖像，並與心導管資料結合，設計出「運動心電圖AI輔助判讀系統」。人工智慧中心主任許凱程表示，目前AI模型準確度約80%，敏感性為88%，分析後的數據可突破傳統人工判讀的限制。透過大腸鏡檢查及早發現瘜肉可及早偵測大腸癌，但傳統判讀的結果會因醫師經驗而有所不同。（圖／報系資料庫）除了更積極預防猝死之外，AI輔助判讀也能防範連續15年患者人數最多的大腸癌。根據國健署2022年資料顯示，台灣每年有近1萬7000例大腸癌新發生個案，雖然大腸鏡檢查已被證實能有效降低死亡率與發生率，但隨著醫師判斷大腸鏡偵測腺瘤的能力不同，也可能會遺漏危險病徵。台大醫院、國泰醫院、雲象科技因此共同研發「大腸鏡即時AI瘜肉偵測」，跨兩院共收集超過3000位病患、逾40萬張影像資料提供人工智慧訓練，包括一般肉眼不易觀察到的瘜肉，皆能被AI捕獲，準確度高達95%。台大醫院健康管理中心暨綜合診療部主任邱瀚模表示，就算是經驗豐富的醫師，對於小於5毫米的瘜肉遺漏率仍可達23%，但若有AI工具的輔助，精準度就可達9成以上，甚至是難以察覺的扁平型、凹陷型的大腸瘜肉也難逃過AI偵測。國泰醫院消化內科主任洪志聖認為，未來醫師執行大腸鏡檢查時若搭配此AI系統，即可以每秒30張的影像辨識能力偵測腸道並標示出瘜肉，即時、有效判讀大腸鏡檢查影像，不僅更有效率，也能解決醫師間偵測診斷能力的落差問題，讓患者獲得更好的醫療品質。
國內首項「大腸鏡即時AI瘜肉偵測」獲認證 準確度高達95%
臺大醫院、國泰綜合醫院與雲象科技宣布，三方合作的「大腸鏡即時AI瘜肉偵測 aetherAI Endo」獲得衛福部TFDA醫材許可，加入打擊國人癌症之首~大腸癌的防治工作。這項成果，不僅可望利用AI輔助，提升大腸鏡檢查的效能，並且推動提升大腸癌篩檢品質的各項工程，從目前第一階段的篩檢，到病灶診斷分類以及整體品質之控管，全方位借助 AI 優勢，輔助醫師診治，力求打擊多年來揮之不去的「癌王」夢魘。根據國健署2022年資料顯示，台灣每年有近17,000例大腸癌新發生個案，為最常見的癌症。雖然大腸鏡檢查已被證實能有效降低大腸癌的死亡率與發生率，但因醫師施行大腸鏡時偵測腺瘤能力歧異造成之病灶遺漏，影響其效益甚鉅。國外研究顯示施行大腸鏡時的腺瘤偵測率每提升1%，將可以降低鏡檢後發生大腸癌風險3%之多，死亡率甚至可以降低5%。2022年國外研究顯示，藉AI人機協作進行大腸鏡檢查，約可提高14%~30%的腺瘤偵測率不等。臺大醫院、國泰綜合醫院、雲象科技攜手共同研發「大腸鏡即時AI瘜肉偵測aetherAI Endo」，包括一般肉眼不易觀察到的瘜肉，皆能被AI捕獲，準確度高達95%，可彌補醫師之間偵測能力的差異，為病人人數多、時間又緊迫的醫師與醫療單位提升檢查品質，而病患則可因此獲取更可靠的檢查結果。「大腸鏡即時AI瘜肉偵測 aetherAI Endo」的研發團隊，結合台灣消化系醫學與大腸鏡診治重鎮臺大醫院與國泰綜合醫院，跨兩院共收集超過3,000位病患、逾40萬張影像資料提供人工智慧訓練，當中不乏偵測高難度卻又高風險的非隆起型腺瘤，並針對臨床工作流程與人體工學開發而成，期待未來得以提升篩檢效能，保護國人的健康。值得一提的是在研發過程中，團隊動用了多位大腸鏡病灶偵測率極高的專家，與高難度病灶的偵測好手來協助內視鏡影像的標註，無疑是增加了此一系統的可靠性。國泰綜合醫院消化內科主任洪志聖表示，由於現行大腸鏡檢查仰賴醫師肉眼、臨床經驗，但因人體腸道彎曲，有些微小瘜肉受到腸道轉彎或角度影響，亦或病人清腸不夠徹底，導致醫師可能不易判讀病灶。考量國內對大腸癌的篩檢需求增加，未來醫師執行大腸鏡檢查時若搭配此AI系統，即可憑藉系統同步以每秒30張的影像辨識能力偵測腸道並標示出瘜肉，即時、有效判讀大腸鏡檢查影像，以提升診療品質進而造福病人。為驗證AI輔助篩檢能提高大腸鏡瘜肉偵測率，目前雲象科技與臺大醫院、臺大醫院癌醫中心分院、輔仁大學附設醫院、彰化基督教醫院、新光醫院正進行跨院區的隨機分派臨床試驗前瞻計畫。雲象科技表示，運用AI影像輔助系統以提升追蹤大腸鏡之鏡檢品質，是雲象投注大腸癌篩檢的第一步，有效減少病灶遺漏並縮短醫師診斷病灶的時間，解決醫師間偵測診斷能力的落差等痛點。雲象運用AI持續精進，未來也朝向病灶偵測與診斷分類、自動化分析盲腸到達率、大腸鏡報告輔助系統、數位病理診斷與風險分層等，從預防、臨床、改善預後，提供以人工智慧驅動之篩檢生態系，既提升品質又減輕臨床醫師負擔，創造醫師與民眾雙贏的局面。展望AI輔助大腸癌診治品質提升，雲象科技執行長葉肇元提出兩點關鍵：一、降低資料收集的障礙，以加速、擴大AI的研發與應用；二、政府協助推廣 AI 並鼓勵導入廣大臨床與篩檢場域，真正提升大腸鏡篩檢效能，吸引軟硬體業者、醫療單位投入，壯大生態系，也讓民眾更直接從醫療AI科技的進步受惠，遠離大腸癌的威脅。