▲台大醫院影像醫學部心肺影像診斷科主任張允中說明開發AI導入輔助肺癌影像判讀。（圖／記者洪巧藍攝）
記者洪巧藍／台北報導
癌症登記資料登錄分析國人每年新發生癌症狀況，是癌症防治重要數據，台灣的相關資料完成率達到98%堪稱國際頂尖，但是相關資料登記欄位繁多且耗時，在醫院裡肩負這項工作的「癌症登記師」人力卻很吃緊。國民健康署與國家衛生研究院合作開發癌登AI輔助程式，今（28）日公布首波運用於肺癌成果，可以自動產出「診斷、癌症分期」等至少30個欄位，且準確度達到85%以上，今年預計將擴大應用於7種癌症。
國民健康署署長吳昭軍表示，台灣從民國68年起即推動癌症登記工作，藉由全國癌症新個案登錄，提供癌症研究與治療的重要參考數據，以瞭解國內癌症流行病學及趨勢變化。
然而，癌症登記項目欄位多達100多個，包含診斷、治療、風險因子等面向，醫院癌症登記人員為建構完整、正確的資料，需查閱病歷資料、登錄及重複校正，過程需花費許多時間。國健署便開始思考透過AI輔助來提升癌登效率並減少錯誤率。
▲國衛院癌症研究所研究員楊奕馨說明AI導入輔助肺癌癌症登記。（圖／國健署提供）
主導癌登AI輔助程式開發、國衛院癌症研究所研究員楊奕馨表示，醫院血汗不止醫師、藥師，癌症登記師也很血汗，在新冠疫情爆發前，癌症登記師人數已經不夠。根據國外研究，一位病人的癌症登記資料平均需要45到90分鐘完成資料填寫，換算每人每天僅能處理5到10個案例，且這還不包含找病人等行政程序，整體都非常耗時費力；且國際趨勢朝向精準醫療發展，未來癌症登記欄位勢必會再增加。
國民健康署結合國家衛生研究院開發癌症登記AI輔助程式，已開發完成肺癌癌症登記報告。楊奕馨說明，與國內兩家醫院合作共4000多筆癌症資料，運用自然語言處理（NLP）技術擷取對應癌登欄位，在AI導入後可自動產出至少30個欄位，主要是最初期診斷、癌症分期等前端資料，準確度達85％以上。
楊奕馨指出，癌症登記師可以在填報時同步對照AI預測資料，形成人工和AI雙重覆核機制。而試辦醫院之癌症登記人員表示，每筆資料約可減少1-2分鐘的重複確認時間，減少癌症登記耗費時間；除了肺癌之外，預計今年將擴大應用於其他6項常見癌症。
▲國健署委託國衛院、台大醫院，開發AI導入輔助肺癌癌症登記與肺癌影像判讀。（圖／記者洪巧藍攝）
在AI運用上，國健署也和台灣大學合作開發AI輔助程式協助判讀低劑量電腦斷層（LDCT），協助進行複雜的肺結節標註與報告繕打作業。台大醫院影像醫學部心肺影像診斷科主任張允中說明，LDCT是細切連續影像，以64切的LDCT來說，需判讀約400張影像，相當花費人力和精神，尤其早期肺癌大多以微小結節表現，人工判讀不易。
張允中表示，該AI系統使用國外開放資料集來建模，但台灣肺癌特性與表現和國外不同，另使用台大醫院資料訓練，使用本土資料開發完成的輔助程式對肺結節偵測準確度可達85%以上，對於大於6mm的結節，準確度更超過90%，在導入試辦醫院使用時，以滿分5分進行評估，使用滿意度在15位放射線專科醫師當中達到4.5分。
吳昭軍表示，發展完成的AI輔助程式，將免費提供醫療院所使用，預計今年底前導入，歡迎各醫院主動聯繫。目前已完成北中南三區之3場推廣說明會，合計有110家醫療院所、367癌登人員與資訊人員參加。
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