vol.211．2023．6月 14 國際上另一個行之有年的腦瘤分 割 比 賽Brain Tumor Segmentation （BraTS）Challenge只包含膠質瘤，腫 瘤體積較大（中位數約30c.c.）。而我 們提供的腦瘤影像包含了腦轉移、腦膜 瘤、聽神經瘤、垂體瘤，以及其他較罕 見的腦瘤，而且腫瘤體積較小（中位數 約3c.c.），但是AI 也大多能幫我們把腫 瘤找到，並且畫出來。 當然，我們自己也想利用越來越成 熟的AI 技術，來幫助臨床工作。因此， 和廠商合作，對於要接受電腦刀治療的 病人，利用AI 在MRI 影像上初步畫出腦 瘤輪廓，醫師再繼續來把它畫完。根據 我們的統計，比起全部由醫師自己畫， 大約可以節省1/3-1/2的時間。此外， 對於多發性腦瘤（如腦轉移），醫師可以 輕易找到較大的腫瘤，但要找到微小的 腫瘤就較困難。雖然這些很小的腦瘤也 可先觀察，不一定要馬上治療，但AI 能 幫醫師找到較小的疑似腫瘤，讓醫師決 定是否要治療。合作廠商也很快就利用 我們整理好的資料，開發出全球第一個 通過美國FDA認證的腫瘤自動圈選AI 系統。事實上，目前已有數家公司開發 出類似的產品，國內也早已經有醫院將 類似的系統導入門診，讓AI 先看過片 子，找出腦瘤並測量腫瘤體積。若有前 一次的片子，AI 也可以判斷腦瘤是否變 大，或有新的病灶，提供醫師更多資訊 來考慮後續的臨床處置。 近來，生成式AI（Generative AI， GenAI）已變成熱門的話題。除了利用 AI 繪圖之外，在紅得發紫的ChatGPT 當中，G其實也是Generative的縮寫。 我們也趕上了這個潮流，利用現有的腦 瘤影像為基礎，訓練AI 合成腦瘤影像 （圖二）。合成的腦瘤影像非常的逼真， 利用合成影像來訓練腦瘤分割模型，成 效也很好。我們也把這些合成影像資料 公開，希望促進腦瘤影像的研究。 總之，資訊科技的發展，讓我們能 累積並運用各種影音、文字等資料，並 開發出驚人的應用，迅速改變我們的生 活。同樣的技術，也正在帶動著臨床診 療的變革，為醫師提供更多更全面的病 人資訊，協助醫師更快速、更準確地診 斷和治療疾病，同時也提高醫療機構的 管理效率和質量，為病人提供更好的醫 療服務。 圖一 腦瘤分割之範例，實線為專家標註，虛線 為自動分割，多數腫瘤都可自動找出來， 少數不明顯的小腫瘤仍無法自動找出。 圖二 AI可以合成各式腦瘤的3D影像。各位 可以看出腦瘤在哪裡嗎？
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