胰臟癌早期幾乎無症狀，容易錯失治療時機，加上發病後轉移快、治癒率低，5年存活率僅10%，有「癌王」之稱。不過台大醫院醫療團隊指出，若能在腫瘤小於2公分、還未擴散時就診斷胰臟癌，治癒率可高達8成，並研發出世界首創的胰臟癌人工智慧電腦斷層診斷輔助系統，精準診斷早期胰臟癌達9成。
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近日由中華民國創業投資商業同業公會所舉辦之「2023年台灣投資博覽會」中，副總統賴清德先生受邀致詞，並親臨倍利科技的展位，現場聆聽倍利科技之人工智慧產品「肺部電腦斷層輔助判讀軟體」的操作使用，由倍利科技介紹如何利用AI有效協助醫師判讀肺部結節以提升檢出率，並大幅節省醫師判讀及報告準備時間。賴副總統尤其對於倍利科技能夠自動抓取於不同拍攝時間所出現的同一顆肺結節，立即作成長分析比較，印象深刻。他也勉勵倍利科技持續開發更多的人工智慧產品以造福人群。 半導體高階光學檢測與AI技術上取得高度成就 倍利科技將其獨步台灣的半導體晶圓瑕疵檢測AI技術，擴大應用範圍到醫學領域上，已成功取得台灣第一張衛福部通過的TFDA「肺部電腦斷層輔助判讀軟體」上市許可證，並榮獲台北生技獎「2022年跨域卓越獎」、新竹科管局「年度創新產品」、與「傑出研發管理」等殊榮。倍利科技在半導體的AI技術，是目前全球唯一可以在先進的半導體廠大量成功商轉，而且獲得客戶信賴並重複下訂單的AI系統。而在半導體高階光學檢測與AI技術上取得高度成就，是倍利科技相較其他醫療影像AI開發團隊的獨特優勢。隨著取得台灣的第一張肺小結節AI分析TFDA證照，倍利科技三年前跨入智慧醫療領域的產品研發，已逐步展現卓越的商務成果。 倍利科技在最近桃園市政府的肺癌檢測AI專案中，於桃園十二家私立醫院中贏得八家醫院的採購訂單，其餘四家醫院由其他國內外的公司分得。倍利科技一家公司囊括三分之二的訂單，一戰成名震驚國內外同業。倍利「肺部電腦斷層輔助判讀軟體」的靈敏度檢出率超過95%，並且清楚明確地標註在產品說明書上，在眾多競爭者中明顯勝出。尤其是對4mm小顆結節及GGO毛玻璃樣病灶都有超過95%的高檢出率，亦獲得醫師青睞好評。這個由台灣優秀的專業醫師們比較不同AI產品後，選擇倍利科技AI的訂單成果，充分顯示出專業醫師們對倍利肺部判讀輔助軟體的高度肯定。 肺部電腦斷層輔助判讀軟體在台灣領先同業獲醫療院所採用 倍利科技的「肺部電腦斷層輔助判讀軟體」，除了在台灣領先同業，獲得多家醫療院所採用外，在海外推廣部分，預計七月份將在雅加達與印尼胸腔腫瘤研究學會共同舉辦「肺癌AI檢測」專家研討會，邀請近四十位印尼放射科與胸腔科權威醫師共同與會，共同推動AI在印尼肺癌檢測上的運用。 此外，倍利科技持續拓展國際市場，再下一城: 倍利科技近期與日本五大商社之一合作進軍日本市場，目前已進入簽約階段，雙方將以策略夥伴方式合作，日本將成為倍利在海外的另一重要銷售市場。倍利科技董事長林坤禧表示「我們開發AI技術，會特意找最難的題目來做。半導體的影像判別與肺小結節的LDCT AI分析，都是非常難的題目。我期許倍利科技成為世界級人工智慧技術與方案的提供者，開發出更多對人類福祉有貢獻的人工智慧產品」。
國家醫療品質獎由財團法人醫院評鑑暨醫療品質策進會主辦，是國內醫療品質領域的權威獎項。第23屆國家醫療品質獎(NHQA)頒獎典禮12日下午於張榮發基金會舉行，臺北榮總大放異彩，共計獲得22件各類獎項。 臺北榮總持續導入人工智慧與大數據分析等新技術，優化醫院服務流程與疾病診斷治療，改善病人就醫體驗，在住診、手術、急診、門診、藥事、與行政管理等六大領域皆獲得認證標章，其中五項是優良等級，榮獲「智慧醫院全機構標章」的最高肯定，由賴清德副總統親自頒發，臺北榮總陳威明院長代表領獎。在受獎記者會上，陳威明院長特別強調，智慧科技導入醫療領域，最重要的目的是改善病人的醫療照護，也同時減少醫護人員工作負擔，讓病人和醫護一起更好。 臺北榮總醫療團隊合影 「中正紀念堂防疫急門診車來速醫療資訊系統」獲智慧醫療類智慧解決方案組銅獎 在疫情最艱困期間，臺北榮總廣受社會好評的「中正紀念堂防疫急門診車來速醫療資訊系統」獲得智慧醫療類智慧解決方案組銅獎的肯定，是科技導入防疫的重要成果。在臨床應用方面，人工智慧發展中心的「智慧腦影像平台：解析思覺失調症腦內風暴」，建構自動的影像分析工具，將腦影像上傳後，即可呈現三度空間大腦透視之腦病變結果，為知覺失調症患者提供客觀的診斷輔助工具，獲得智慧醫療類智慧解決方案佳作獎。 「嬰兒遠端監測智慧照護」得到智慧醫療類智慧解決方案特別獎 此外，新生兒醫療中心之「嬰兒遠端監測智慧照護」系統，為嬰兒穿戴智慧血氧與體溫偵測設備，並將監測數據上傳至雲端人工智慧監測平台進行分析，若有異常之生理訊號則即時通知照護者，可用於COVID-19負壓隔離病房監測、或用於高風險新生兒之居家照護，獲得智慧醫療類智慧解決方案特別獎肯定。另外，臺北榮總團隊在AI防護衣穿脫、急性心臟衰竭整體照護、及氣道處置之教育訓練、AR虛擬運動教學系統、培訓人員之智慧化雲端管理系統，皆獲得智慧醫療標章認證。 在實證醫學方面，2022年也是成績斐然，臺北榮總團隊獲得文獻查證菁英組金獎，在擬真應用上，獲得急重症照護組金獎與新人組銀獎的肯定。
秉持「發展行動化、數位化的智能醫院」目標，國泰綜合醫院近年來積極推動數位轉型，囊括病人、醫護及行政管理等層面的開發與運用，以全面提升醫療品質與服務效能，醫院智慧醫療發展成果豐碩，榮獲醫策會2022年智慧醫院全機構標章及智慧醫療類六大服務流程標章認證的肯定，於2023年1月12日由國泰綜合醫院李發焜院長代表接受賴清德副總統親自頒獎表揚。 國泰綜合醫院榮獲智慧醫院全機構標章殊榮肯定，由國泰綜合醫院李發焜院長(右)代表接受賴清德副總統(左)頒獎表揚 國泰綜合醫院成立跨團隊智慧醫療推動小組 因應數位醫療服務已是全球趨勢，為加速醫院數位轉型，國泰綜合醫院自2019年起在李發焜院長的帶領下，由院長室成立跨團隊智慧醫療推動小組，以病人為中心，使用者需求為出發，從醫療品質、教研創新、流程效率及營運效能等面向，開展涵蓋「智慧照護」、「AI人工智慧」、「遠距醫療」、「智慧服務管理」及「雲端運算」等五大應用領域的發展，更為推動院內智慧醫療暨生醫應用相關研究發展與創新，及有效進行跨領域產學合作，於2022年成立智慧醫療暨生醫應用委員會。 國泰綜合醫院與台大醫院、雲象科技合作開發「大腸鏡即時AI輔助瘜肉偵測系統」 國泰綜合醫院林朝祥副院長指出，在醫院跨團隊合作的運作下，已有多項卓越亮眼的智慧醫療服務落地應用，其中與台大醫院、雲象科技合作開發的「大腸鏡即時AI輔助瘜肉偵測系統」已取得衛福部TFDA醫材許可證，並且已經在國泰綜合醫院內視鏡檢查室正式應用；在智慧急診室方面，運用大數據技術開發「急診敗血症AI智能系統」，結合人工智慧以及SOFA Score自動評估，降低敗血症死亡率與病人平均住院時數；在智慧病房方面，已導入護理站電子白板、智慧床邊系統及電子床頭卡，提升住院病人照護品質，滿意度高達到90%以上；在智慧血液透析系統方面，除提升病人安全，也減少護理人員的紙本作業，導入後節省80%的護理紀錄書寫時間；另外，運用穿戴式裝置，居家監測病人心電圖，提供遠距醫療照護；打造FHIR格式的雲端電子病歷平台，促進院際、機構間醫療資訊交換的效率；同時，運用醫療儀器智能化管理、UDI醫材管理系統，有效管理儀器設備與醫材。 國泰綜合醫院李發焜院長指出，醫院近年來在各方面深化智慧醫院的發展，期盼透過AI輔助醫療決策、大數據分析與雲端科技數位轉型，全面提升醫療照護品質及管理效能的同時，也能成為國家智慧醫療發展策略的強力後盾。相關具體成果獲頒醫策會智慧醫院全機構標章殊榮，也展現國泰綜合醫院發展智慧醫院的決心與成果。 此外，國泰綜合醫院重視孕產兒安全，亦榮獲2022年醫策會國家醫療品質獎擬真情境類-產兒組金獎，並以「COVID-19疫情期間重症新生兒的外接轉診服務」榮獲主題類-銀獎殊榮，此二個獎項肯定國泰綜合醫院落實分級醫療轉診制度及體現近2年來國家政策關注孕產兒安全的病安工作目標。
（優活健康網新聞部／綜合報導）Google、Apple及Facebook等科技公司，近年來，利用人工智慧深度學習分析民眾在網路上搜尋的行為，像是喜歡去哪裡旅遊、最喜歡的食物，以及誰可能是潛在的好友；若應用在醫療方面，則可找出罹患特定疾病的高危險族群，以及是否需要接受治療。糖尿病視網膜病變 全世界視力喪失主因據統計，全美40歲以上民眾，至少有500萬人患有糖尿病視網膜病變，檢查費用高達3200萬美元。糖尿病視網膜病變是美國與全世界視力喪失的主因，但為何沒有實施糖尿病視網膜病變篩檢呢？ 人工智慧深度學習 開發眼疾診斷軟體研究者透過人工智慧深度學習，利用將近13萬張影像，開發出一套糖尿病視網膜病變診斷軟體，此軟體高達87-90％的敏感性及98％的特異性，最後只找到「中度至重度的糖尿病視網膜病變」；但卻沒有最需要緊急轉診、給予治療的「危及視力之糖尿病視網膜病變」相關資料，研究刊登於《美國醫學會期刊》（JAMA）。人工智慧深度學習 面臨四大挑戰研究者提出，人工智慧深度學習在眼疾中面臨四大挑戰。第一，此軟體未能偵測其他重大的眼疾，例如青光眼與高齡所致的肌肉萎縮；第二，軟體演算法提出可能鑑別診斷需要加入糖尿病視網膜病變盛行率的考量；第三，此軟體如何媒合到現行的醫療體系；第四，病患與醫事人員對人工智慧深度學習系統是否信任。人工智慧深度學習 開啟未來醫療可能性研究者認為，讓病患與醫師了解人工智慧如何運作，才願意採用此套新穎的診斷系統，透過人工智慧深度學習，開啟了未來醫療的無限可能性。名詞解釋：1.人工智慧：是具認知能力的機器，該機器可以模擬人類的認知功能，像是「學習」與「問題解決」的能力。人工智慧的認知功能被分為幾項能力：演繹、推理、解決問題、規劃、學習、語言處理、運動與控制、知覺，甚至還有社交，有些更能展現出創造力。2.深度學習：是機器學習中一種基於對資料進行表征學習的方法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。（資料來自維基百科，百科內容以 CC BY-SA 3.0授權）參考資料、文獻來源：1.翻譯人員：國立成功大學醫學院公共衛生研究所研究生吳懷玨2.參考文獻：Wong, T.Y., Bressler, N.M. Artificial Intelligence with Deep Learning Technology Looks Into Diabetic Retinopathy Screening. JAMA. 2016; 316(22): 2366-2367.3.參考文獻：Gulshan V., Peng L., Coram M., et al. Development and Validation of A Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs. JAMA. 2016; 316(22): 2402-2410.4.參考文獻：Walton O.B. 4th, Garoon R.B., Weng C.Y., et al. Evaluation of Automated Teleretinal Screening Program for Diabetic Retinopathy. JAMA ophthalmology. 2016; 134(2): 204-9.5.資料出處：科技部補助｢新媒體科普傳播實作計畫｣執行團隊、科技大觀園6.《新媒體科普傳播實作計畫》（計畫編號MOST105-2515-S-006-008）補助產出（文章授權提供／健康醫療網）
