AI协助医疗眼底检测 精准度已达九成以上

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由于台湾眼科医疗人员缺乏,糖尿病眼部检测转诊率低,工研院开发了「AI辨识医学影像系统」。 以大量眼底影像及医生辨识标示之数据库为基础,透过人工智能技术协助医师筛选高危险群及需要照护的病患,做到完善的预防与**,目前精准度已达九成以上

工研院智能诊疗系统部经理陈建任指出,由于目前台湾的眼科医生人才缺乏,全台湾的眼科医师不到1,700位。 然而,糖尿病患在发病十年之后,有35%将会出现眼底病变,严重将会进一步导致失明。 然而,习惯在在地区医院、小区诊所的家医科或一般内科就诊的糖尿病患,在有眼底病变疑虑时,只有17.4%有确实转诊眼科诊所检查。 因此开发、推广该设备,希望借助人工智能协助家医科医师进行眼底病变检查。

该AI辨识医学影像系统使用Goole开源机器学习系统TensorFlow,以五万张来自开放数据库的图片进行数千次的深度学习,并已经过另五万张图片测试,目前判别的精准度已可到达90%。 该设备已进入临床验证阶段,希望能在2018年开始将该设备导入家医科诊所。

台湾有高达227万名糖尿病患者,且国人整体近视率高达43%,罹患黄斑部病变、白内障等眼疾机率极高。 该单位具体展现工研院与区域医院,如北市联医、家医诊所等15家医院及糖尿病照护网、县市卫生局健检中心与公益团体跨业整合的健康医疗**服务。 陈建任表示,由于眼底区域包含了视网膜与黄斑部,除了针对糖尿病的并发症检测之外,未来也计划将设备往眼镜行推广,让一般民众皆可以更容易维护眼底健康。

陈建任进一步表示,在未来也能将该技术运用在伤口照护领域。 以人工智能辨识伤口组织之比例与影像历程变化,协助护理人员**了解伤口变化,再透过云端平台联机,于**时间取得专业伤口照护人力支持,提升医疗效率,将带动智能医疗新创软件产业的发展及医学影像设备业者加值应用商机。

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