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      IoT案例 | 研華WISE-PaaS/AIFS醫療影像AI方案,提升診療效率與醫療決策

        2021年03月03日  

        因應醫療需求,研華推出基于WISE-PaaS/AIFS的醫療影像AI方案與咨詢服務,通過AI協助檢測每份X光影像,改善放射科醫生的工作環境的同時,有效提高診斷效率,輔助醫療決策。

        綜觀醫療保健體系,影像醫學是當今高科技醫療中不容缺失的一環,許多細微病灶,都需要依靠放射科醫生的專業辨識力,從X光、CT 或 MRI 影像中看出端倪。盡管在大量檔案當中,真正被檢出患部的比例不高,平均僅4~10%,但放射科醫生仍需看完每張片子,難免面臨作業時間長、工作負擔重的情形,患者也可能因為診斷不及時,錯失診療或救治的最佳時機。

        為此,研華推出基于WISE-PaaS/AIFS的醫療影像AI方案與咨詢服務,第一階段率先推出“胸部 X 光圖像氣胸檢測”方案,通過AI 協助檢測每份影像圖片,判斷出風險等級,一旦檢測到高風險病灶,將立即向放射科醫生發出警報,便于醫生調整診療順序,確保重癥病患能夠優先獲得治療。另一方面,也有助于改善放射科醫生的工作環境,減少眼力耗損,延長職場壽命。

      4步驟持續優化模型,助力最佳醫療決策

        基于WISE-PaaS/AIFS所開發的醫療影像AI方案,包含六大操作步驟,依序是取像、推理、確認、標注、模型再訓練、模型換置,通過這六步驟的持續循環,來促進模型持續精進優化。

        具體來說,AIFS的醫療影像AI方案,其模型訓練流程中包含四項作業程序

        首先是圖像數據前處理,先將圖像格式從 DICOM 轉為 PNG,再搭配 AIAA 人工智能輔助標示工具來輔助標注,加速醫生標注影像的效率。

        其次是圖像分割與模型,按醫生設定的檢測需求進行建模,并搭配生成對抗網絡(GAN)技術、模擬合成更多的訓練數據量,解決各醫院因為影像數據不足而難以推動模型訓練的問題。

        第三道程序是特征萃取與分析,藉由各種統計方法,分析每一個病灶的強度、紋理及高階特征。

        第四是診斷分析看板,此看板協助醫生深入剖析病灶、獲得診療方式的推薦建議、執行預后預測,使醫生能夠產出最佳的醫療決策。

      攜手伙伴持續開發WISE-PaaS/AIFS醫療影像AI方案,受惠醫病雙方

        截至目前,研華 WISE-PaaS/AIFS的氣胸檢測方案已獲得臺灣南部某大型醫院的青睞,以此進行多次驗證,證實能有效促進放射科醫生工作順序的優化,醫生可以優先檢測疑似帶有氣胸病灶的影像數據,讓一些患有氣胸、但較晚進行 X 光拍片的病人,不會延誤診療時效,有效提高患者存活率,可謂意義重大。

        據了解,研華基于公開數據集建置深度學習 X-光片氣胸分群模型,導入至上述醫院時,再搭配采用 AI 框架服務的數據前處理、超參數調校等功能來優化模型,進而完成可分群醫院 X-光片是否有氣胸(Yes/No)的AI模型;后續證實在醫院測試集上 Dice Index 超過 0.8,已達到可上線使用的標準。

        值得一提,關于氣胸檢測的取像、推理、確認、標注、模型再訓練、模型換置等六項執行步驟,其實亦可適用于主動脈剝離、肺炎/肺結核/肺癌、腦出血等其他重癥檢測工作。因此研華未來將攜手更多智慧醫療生態系伙伴,擴大基于WISE-PaaS/AIFS的醫療影像運用范疇,接續繁衍出主動脈剝離檢測方案、肺部病癥檢測方案、腦出血檢測方案等等,讓更多病患受惠。

      標簽:研華我要反饋
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