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一般民眾會因皮膚新長出之痣、斑點或 原有皮膚變化而就醫,但需要非常有經驗之 皮膚科醫師肉眼判斷,或再進行一系列檢查 方能確診。因此為了輔助醫師在門診時能快 速判斷皮膚疾病狀況,即時提供後續建議, 臺大醫院醫神計畫團隊與威強電集團威聯通 共同開發「皮膚科疾病分類( AI-CDSS 系 統)」技術,建立人工智慧( AI )平台與手 機 App ,提供智慧專家意見。 皮膚科疾病分類 AI-CDSS 系統,利用 人工智慧演算法,以國人之皮膚狀況與變化 為基準,並依據實際病理切片報告為訓練 標準答案,採用三種知名的深度學習架構: Inception V3 、 NasNet 以 及 Inception ResNet V2 之模型分析結果,在第一階段測 試資料驗證之準確度已達九成。於綜合分析 每一張影像後,系統以疾病可能性的長條圖 形式,快速提供判讀結果供臨床醫師參考, 作為初步快篩良、惡性腫瘤之輔助系統。 利用此平台自動判讀皮膚科的五類疾 病,分別為基底細胞癌( BCC )、黑色素 瘤( Melanoma )、鱗狀細胞癌( SCC )、 痣( Nevus )、脂漏性角化症/老人斑( SEB K )。其中前三類是不可忽視的惡性皮膚腫 瘤,與後兩類良性的痣或老人斑有時難以區 別,若在醫師臨床診斷之外加上智慧判讀輔 佐,將可減少過度或不足的後續檢驗,帶來 醫病雙贏。執行時僅需將病人皮膚病灶處拍 照後上傳至系統分析,幾秒內就可以在手機 上顯示判讀結果,於醫師臨床診斷時快速提 供類似第二專家意見,目前已於臺大醫院皮 膚科門診驗證試用中,藉此系統能在短時間 內提供診斷建議,讓病人能迅速獲得後續治 療方針。本平台也正於門診實際應用並蒐集 新影像資料,進行第二階段模型訓練與驗證。 臺大AI-皮膚疾病分類 Classification of dermatological diseases CDSS 系統成果發表 ◆ 公共事務室 詹智傑醫師說明臺大 AI 皮膚疾病分類 CDSS 系統 臺大 AI 皮膚疾病分類 CDSS 系統成果發表 臺大 AI 皮膚疾病分類 CDSS 系統 1  台大醫網 Health Network 台大醫網 HEALTH NETWORK 擁有健康知識‧豐富彩色人生

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