杜絕浪費!健保訓練AI揪「異常檢查」 速度比專家肉眼快960倍

▲杜絕浪費!健保訓練AI揪「異常檢查」 速度比專家肉眼快960倍。(圖/健保署提供)

▲杜絕浪費!健保訓練AI揪「異常檢查」,速度比專家肉眼快960倍。(圖/健保署提供)

記者嚴云岑/台北報導

健保財務入連續3年入不敷出,安全準備金最快2021年見底,屆時勢必面臨調漲壓力。為了樽節開支,健保署訓練AI判讀影像檢查,目前已完成頭部電腦斷層(CT)模型,每張影像判讀辨識只需花0.25秒,相較於專家平均4分鐘判讀一張,快了960倍之多。

健保署長李伯璋表示,全民健保自開辦以來,每年門診申報量達3.6億件,住診也有344件。自103年起鼓勵特約醫療機構上傳檢驗與檢查等非結構化文字型報告,截至108年7月,已累計收載檢驗檢查報告24.7億筆。

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為了精準篩選執行量異常的醫院或醫師,健保署從健保大數據中,挑出檢驗檢查費用最高的CT,再從中找出最常執行檢查的部位頭部優先進行NLP訓練,先選取107年第2季醫院上傳的CT頭部檢查報導1000筆為模型資料,進行病灶標註與分類,讓機器進行深度學習,當準確率與專家相比達到99%後,再放到第4季申報資料中進行實測。

結果顯示,在14萬筆資料中,只有60%的病患為梗塞、血腫、腫塊效應等需要治療或追蹤的疾病,但餘下的40%卻為動脈硬化、腦白質病變與老化等與疾病無直接相關的異常。換言之,病患可能只因頭痛、頭暈目眩等初級症狀前來就診,就被安排做CT檢查。

李伯璋提到,開發AI智慧作為醫療申報的審查工具,乃時勢所趨,未來將持續應用大數據與AI科技輔助,未來將逐步擴增開發胸、腹部影像檢查報告,在尊重醫療專業的前提下,以謹慎的態度投注於民眾檢查管理,發展智慧醫療服務審查系統,讓病醫雙贏、健保永續。

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