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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