台灣聯合學習醫療聯盟啟動記者會

「台灣聯合學習醫療聯盟」啟動

 2020年 11月 4日,Taipei, Taiwan – 「台灣聯合學習醫療聯盟」今日於台灣人工智慧實驗室 (Taiwan AI Labs) 由前副總統陳建仁、國家發展委員會副主任委員高仙桂、科技部次長林敏聰、中央流行疫情指揮中心專家諮詢小組召集人張上淳、食品藥物管理署主任秘書李明鑫、臺灣大學前校長楊泮池、臺大醫院院長吳明賢、臺北醫學附設醫院院長陳瑞杰、臺北榮民總醫院部副院長陳適安、三軍總醫院院長王智弘、慈濟醫院副院長鄭敬楓、中國醫藥大學附設醫院主任許凱程等多家醫學中心代表與計畫主持人,以及Taiwan AI Labs創辦人杜奕瑾共同宣佈啟動。

 

台灣聯合學習醫療聯盟採用Taiwan AI Labs發布之台灣第一個聯合學習開源框架Harmonia,在肺炎時期超前佈署,現並廣邀全國醫學中心、區域醫院、地區醫院的加入,使醫院能夠在符合法規保障隱私的前提下,透過去中心化的聯合學習演算法,讓AI進入各家醫學中心學習最頂尖醫師的專業,提供各醫療院所使用;更希望透過全民健康保險實證資料聯合學習驗證平台,以及TFDA運用聯合學習驗證成果的軟體醫材確效機制,加速我國智慧醫療之發展,建立最合宜國人使用的醫療AI,嘉惠民眾。

 

透過聯合學習機制,台灣聯合學習醫療聯盟目前已有多款醫療AI,皆由台灣醫師團隊與台灣AI團隊所合作自主開發。例如由臺北榮總郭萬祐主任發起之「腦轉移瘤AI輔助診斷系統Deepmets® – Plus」、臺大醫院張允中教授發起之「武漢肺炎胸部X光自動檢測系統」,及臺大醫學院王宗道教授發起之「心臟電腦斷層冠狀動脈最佳相位Al 智慧選取」等。另尚有多項AI研發正在籌組中,例如:臺大醫院發起AI 多組學肺炎輔助檢測系統、大數據預測流感死亡率、帕金森氏症疾病風險預測、遺傳性疾病檢測及藥物結合開發等;北醫附醫發起胸管插管胸部X光影像AI輔助判讀、加護病房敗血症預測系統等;臺北榮總發起人工智慧於前列腺癌及不孕症等應用;三軍總醫院發起之乳癌影像分級檢測、腦波判斷聽損等應用。

 

Taiwan AI Labs 創辦人杜奕瑾說:「實驗室創立以來,即強調以開放促進合作與創新,希望透過開源共享的AI創新平台,促進我國產業數位轉型。以醫療應用方面為例,透過聯合學習開源框架Harmonia,可以突破集中式機器學習瓶頸,以『模型共享』取代『資料共享』,解決高機敏性資料交換難題,建立共享頂尖醫師專業的人工智慧平台。在歐盟國家,因為面對嚴格的GDPR個資法把關,早已採用聯合學習方式訓練AI又同步保護個資,共享人工智慧學習成果,應用發展快速。美國也早有多家醫學中心採用,台灣在技術方面並不落人後,我們要快速跟上。」杜奕瑾進一步呼籲更多醫療院所及政府衛生單位加入共同壯大台灣健康醫療AI行列,未來更可望將共享平台佈署於地區與偏鄉,進一步幫助資源較少的醫療院所共享AI學習成果,提升醫療品質。

 

聯盟目前具體成型的AI學習計畫之一 – 「武漢肺炎胸部X光自動檢測系統」,為時任副總統陳建仁與行政院副院長陳其邁,以及中央疫情指揮中心張上淳召集人對於AI防疫科技的大力支持與促成下,由行政院、疾管署、健保署、臺大醫院及Taiwan AI Labs共同開發。它以臺大醫院張允中教授的肺炎AI警示系統為基礎,透過與健保影像資料庫的聯合學習,已能即時顯示武漢肺炎特徵位置及遭受感染的可信數值。透過健保大數據驗證,在台灣疫情盛行期間2020年一至三月的109個胸部X光案例中,此系統較核酸檢測更早偵測出其中27例的早期病徵,成果有助疫情監測與防止擴散。目前這套系統在科技部「創新科技防疫場域驗證計畫」的支持下,將於北醫附醫等多家醫院試用,並已經啟用全球雲端服務,提供美國、日本等之使用。此系統目前正於食品藥物管理署審查中。

 

另一重要計畫「腦轉移瘤AI輔助診斷系統Deepmets® – Plus」,在科技部「醫療影像巨量資料計畫」的支持下,由臺北榮民總醫院首先啟動。它以臺北榮總院內標註資料庫做為第一階段初始模型訓練,第二階段在國發會所支持之「健保影像倉儲計畫」的邀請下,納入全國23家醫學中心超過3,000筆之腦部磁振造影影像,完成AI模型聯邦訓練以及優化。第三階段預計將加入臺大醫院、三軍總醫院、長庚醫院等醫學中心之影像資料回溯學習,以及地區醫院的臨床測試,持續強化AI模型,並進行法規認證。DeepMets® – Plus可對主流廠牌的MR影像精準辨識出腦轉移瘤病灶,並計算數量、最大徑與體積等重要資訊,該系統已於臺北榮總神經影像及胸腔內科AI輔助門診上線,協助偵測肺癌腦轉移瘤病灶,自2019年迄今已應用於超過1,500個病例,醫師閱片時間從10分鐘縮短為只要30秒,正確性 (F1-score) 高達96,加上檢查流程優化,患者的診療流程也可由兩週縮短為半天,不僅加速治療方針擬定,也減輕患者苦等檢查報告的焦慮。

 

為促進國內更多醫學中心與醫療院所加入AI聯合學習之行列,除了開放聯合學習開源框架Harmonia之外,Taiwan AI Labs正籌備相關的推廣計畫,包括:提供產業運用聯盟資源進行臨床驗證、聯合學習臨床驗證成果與法規認證之介接,以及將協助醫療機構建立聯合學習系統,期能共同打造善用台灣寶貴醫療大數據進行智慧醫療產業促進之最佳途徑,為我國精準健康與精準醫療發展盡一份心力。

媒體報導

經濟日報:建立最適國人醫療 AI 模型 台灣聯合學習醫療聯盟宣布啟動

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