台北榮總內視鏡診斷與治療中心結合 AI 人工智慧技術，經過多年努力，成功研發「腸道內視鏡多模態輔助診斷系統」，除可執行大腸瘜肉的偵測及辨別，更首創可同時識別多種不同的大腸病灶與大腸解剖構造，輔助大腸鏡檢查及內視鏡教學，大幅提升內視鏡檢查品質，嘉惠病人，傑出研究成果獲得今年 2 月國際內視鏡知名期刊 Surgical endoscopy 接受刊登。
▲ 當多重大腸病灶同時出現在一張影像上（A），人工智慧系統也能準確診斷（B）為憩室、（C）為大腸瘜肉。（Source：北榮）
台北榮總內視鏡診斷與治療中心主任盧俊良表示，利用人工智慧協助內視鏡醫師執行臨床疾病診斷是國際間熱門的研究主題，但以往相關人工智慧研究主要是針對大腸瘜肉單一病灶的偵測及辨別發展；該中心王彥博醫師也指出，在進行大腸內視鏡檢查時，除了瘜肉的辨識與切除外，醫師同時仍須觀察其他的大腸病變，並依據需要使用特別的模式來進行病灶的判斷。儘管 AI 醫療影像輔助診斷被廣泛應用到各種內視鏡的臨床輔助診療上，但多僅限於判斷單一病灶（瘜肉），無法即時偵測與辨認多重大腸病灶，滿足臨床實務的需求。
台北榮總內視鏡團隊研發出「腸道內視鏡多模態輔助診斷系統」，可同時辨識瘜肉、憩室、盲腸，協助醫師判別大腸鏡檢查是否已到達最後最深的位置，及大腸癌等多種病灶，平均準確度達 90% 以上。此外，更可進一步判斷瘜肉是否為可能轉變為惡性的的腺瘤性瘜肉。
盧俊良指出，近年來，大腸癌發生率一直蟬聯台灣十大癌症之首，大腸鏡的檢查是用於早期發現病灶與早期處理的有用工具，腸道內視鏡多模態輔助診斷系統以每秒 30 次頻率快速比對輔助醫師判讀病灶，相當於每位患者每秒同時擁有 30 加 1 位醫師來進行內視鏡的檢查診斷服務。
北榮表示，未來將更進一步把這套人工智慧系統進行優化處理，並進行更嚴謹的臨床試驗，進一步證實該系統在臨床上提升醫療診治的功效，希望在最短的時間內逐步落實在常規內視鏡執行中，嘉惠更多患者。
（本文由 中央廣播電台 授權轉載；首圖來源：shutterstock）
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