像數十個專家共同決策,「肺癌臨床智能決策輔助系統」打造精準醫療

作者 | 發布日期 2022 年 04 月 27 日 17:55 | 分類 生物科技 , 醫療科技 line share follow us in feedly line share
像數十個專家共同決策,「肺癌臨床智能決策輔助系統」打造精準醫療


早期預防、精確診斷、精準用藥是戰勝癌症最佳途徑,而台灣癌症長年霸榜死亡率前兩名的肺癌,患者更需與時間賽跑。在科技部經費支持下,台北醫學大學團隊開發出「肺癌臨床智能決策輔助系統」,利用大數據與人工智慧,提高早期診斷到臨床治療的個人化精準決策。

在台灣,死亡率最高的癌症分別是與肺癌,這兩者已連續 41 年排名前 2,若根據去年最新公布的 10 大癌症死亡率排名,肺癌高居第一。臨床上早期肺癌診斷高度仰賴精準影像,胸部X光是最簡單而最重要的診斷工具,而從影像診斷第一天起病人就開始和時間賽跑,關鍵前 10 天至少有 4 次檢查結果必須與經驗豐富的醫師共同討論治療決策。

在科技部計畫支持下,台北醫學大學醫學系陳震宇特聘教授團隊投入發展「肺癌臨床智能決策輔助系統」,開發出多個模型。根據「全自動低劑量電腦斷層肺癌基因突變預測模型」,可自動從 300 多張電腦斷層影像自動偵測腫瘤、精確切割運算,判斷腫塊類型和可能的基因突變並自動報告肺結節處理建議。

同時團隊也將電腦斷層預測結果和臨床大數據結合,透過肺腺癌病患醫療大數據和自動機器學習方法建立腦轉移、預後與藥物反應預測模組,當電腦斷層影像發現新發個案時,可立即預測腦轉移風險和選藥建議。

▲ 「肺癌臨床智能決策輔助系統」團隊合影。(Source:科技部提供)

另一個「全自動數位肺腺癌病理基因突變預測選藥模型」可快速自動標註、預測表皮生長因子受體(EGFR)最常見基因的突變狀態,結合病理與千人臨床數據,有助提早精準用藥,目前正積極申請海內外專利。

此外,團隊還開發了「病理報告自然語言處理(NLP)自動判讀選藥建議系統」與「肺腺癌全基因用藥建議模型」,以人工智慧自然語言處理技術,輸入病人的病理報告就可得到存活率較高的健保與自費用藥推薦,就像經過幾十位專家問診後共同做出的決策。

該系統將更有助於肺癌早期診斷,投向個人化精準治療。

(首圖來源:pixabay