▲新冠肺炎病毒會攻擊肺部。（圖／取自免費圖庫pixabay）
記者趙于婷／台北報導
為提升篩檢效率，台北醫學大學附設醫院率先與台灣人工智慧實驗室合作，將能自動偵測武漢肺炎的「胸腔X光偵測系統」應用到醫院標準流程。醫師指出，該偵測系統以AI辨識醫院上傳的胸部X光片，可即時顯示肺炎特徵位置及偵測肺部遭受感染的可信度數值，並提供給臨床醫師。
從武漢肺炎爆發以來，台灣確診病例不多，因此不是所有醫師都有診斷武漢肺炎的經驗，如果病人沒有出現一些可以輔助判斷的症狀，可能需要花幾天的時間才會被確診。北醫附醫陳瑞杰院長表示，該系統可將院內收案的疑似案例透過AI即時偵測，減少篩檢次數及醫療費用，進一步加速醫院既有處治流程。
北醫附醫醫務副院長魏柏立進一步說明，目前醫院收到疑似確診案例時，第一時間便進行胸腔X光檢查及RT-PCR篩檢，檢測確診後需透經CDC通報，收到報告消息至少需2-3天，再決定入住或離開負壓隔離病房；假設一千位疑似案例做「PCR篩檢」，而每位PCR篩檢自費費用預估為3,000元，總計將花費300萬元再加上等待檢測結果時間，恐會影響病患治療的即時性。
▲臨床運作流程與加入武漢肺炎偵測系統的比較。（圖／北醫附醫提供）
為了優化目前醫療既有流程，與台灣人工智慧實驗室團隊討論，希望透過與以往不同的AI機器訓練模型方式，重視AI模型之特異性（Specificity）數值，並從大量疑似病患中透過「胸腔X光偵測系統」找出真陰性（True Negative）案例，以大幅降低PCR普篩所需醫療資源及費用。
魏柏立說，系統將建置於臨床試驗並持續加入更多臨床資料，未來當病患完成胸腔X光片拍攝，將影像上傳至AI胸腔X光偵測系統，即可在短時間內偵測病患肺炎特徵可信度數值，醫師可針對AI系統偵測可信度高案例做進一步檢測與治療，也可減少因為沒有即時確診而造成的風險。
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