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【專訪】臺大醫院醫療資訊長暨智慧醫療中心副主任郭律成

2023-03-01
分類 : 風雲人物
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◤臺大醫院醫療資訊長暨智慧醫療中心副主任郭律成

臺大醫院發展AI醫療 智慧醫療中心責任重大

智慧醫療中心鎖定影像辨識、自然語言處理、結構化資料等領域,為不同單位醫事人員提供AI模型建置服務,目前已經有相當豐碩的成果。

採訪/施鑫澤‧文/林裕洋‧刊期/2023.03


在半導體晶片製程進步助力下,AI 應用範圍日益廣泛,其中又在醫療領域應用最為廣泛,以便能夠為病患提供最佳照護服務。以臺大醫院為例,即運用自然語言處理與電腦視覺等人工智慧技術,在生理訊號自動監測、醫療決策輔助及醫療風險預測等已有卓越的研究成果。如臺大醫院/永齡健康基金會/睿傳數據攜手開發應用於電腦斷層之疾病偵測的人工智慧輔助系統,首期開發的肺結節自動偵測系統,在放射科醫師通力合作下,便完成標註近 5,000 組肺結節,系統更整合出 10 種 AI 模型。

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此外,臺灣大學/臺大醫院團隊藉由心胸部電腦斷層影像,透過自行開發的神經網路架構,以聯邦式學習模式,共同開發心臟主動脈鈣化/脂肪全自動分析 AI 模型,此模型可自動分類及計算胸腔鈣化/脂肪定量,心臟分割準確度達 94.2%,分析一個病例只需要 0.4 秒。

再者,由臺灣大學/臺大醫院團隊發展出的快速乳房超音波電腦輔助偵測/診斷系統,採用一次性及單階段的設計,可在 1 秒內快速完成超音波影像閱片程序,並精確定位出腫瘤可疑位置。系統具有高檢測率、低偽陽性並具備強韌度特性。在 95% 偵測準確度下,每個 pass(300張)的偽陽性率僅有 2 個病灶,大幅減少檢測時間,而良惡性診斷準確度更高達 89.2%。

內容目錄 隱藏
臺大醫院發展AI醫療 智慧醫療中心責任重大
落實智慧醫療願景 成立智慧醫療中心
扮演臨床、IT橋樑 確保專案順利運作
臺大採取開放態度 AI題目多元發展
AI人才招募不易 透過實戰累積經驗
次世代數位醫療平臺 成敗仰賴時間證明

落實智慧醫療願景 成立智慧醫療中心

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◤郭律成說,智慧醫療中心主要任務有六大項,且鎖定影像辨識、自然語言處理、結構化資料等領域,為不同單位醫事人員提供 AI 模型建置服務,目前已經有相當豐碩的成果。如胃腸肝膽科的研究主題,即是透過內視鏡、組織學、表觀基因體學運用人工智慧進行胃癌風險預測。

為加速發展智慧醫療的願景,2020 年臺大醫院成立智慧醫療中心,搭配三臺新一代 AI 超級電腦系統 ─ NVIDIA DGX A100,藉由系統強大的運算能力,處理巨量複雜的臨床文字及影像資料,整合了資料、人才、算力及轉譯等智慧醫療四大資源,以加速臺大醫院在智慧醫療方面的發展。

臺大醫院醫療資訊長暨智慧醫療中心副主任郭律成表示,智慧醫療中心主要任務有六大項,分別是:

  • 從醫病出發,提供智慧醫療研究與服務。
  • 執行智慧醫療規劃案審議委員會審核通過的智慧醫療研究案,由資訊工程師協助機器學習建模。
  • 提供智慧醫療研究案資訊和外部團隊媒合。
  • 建立台灣大學智慧醫療學分學程實驗平台。
  • 舉辦智慧醫療推廣活動。
  • 管理暨維護本院高效能運算電腦。

期盼透過與不同科別的臨床醫師合作,提供執行智慧醫療專案過程中所需的資源與技術協助,讓臺大醫院逐步完成智慧醫療的藍圖。

扮演臨床、IT橋樑 確保專案順利運作

對於智慧醫療中心方面的發展,郭律成指出,考量到發展醫療人工智慧系統需要龐大的電腦儲存與算力,尤其是在醫學影像辨識、組織病理切片辨識、基因體分析、連續性生理訊號分析等專中,若沒有足夠運算效能,恐怕將拉長專案分析時間與成果。為此,臺大醫院自行購置了兩台 NVIDIA DGX A100 超級電腦,結合廣達電腦捐贈一套相同規格的產品,整體運算能力幾乎一次到位。據資料顯示,單台設備運算能量可以提升到 10 petaFLOPS(1petaFLOPS = 每秒一千兆次的浮點運算),預計將可提升處理醫療影像的 AI 訓練運算約 2 倍的效能,提升在應用自然語言處理 AI 訓練運算約 5 倍的效能,搭配基因運算軟體可提升 2.25 倍的基因高速運算效能。

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在編制上,郭律成透露,目前中心編制為一位主任、兩位副主任,以及六位 AI 工程師,主要在影像辨識、自然語言處理、結構化資料等領域,提供 AI 模型建置服務,目前已有相當豐碩的成果。如近期胃腸肝膽科的研究主題「內視鏡、組織學、表觀基因體學運用人工智慧進行胃癌風險預測: 社區型世代研究」,主要針對使用胃鏡檢查之影像,以及胃黏膜組織學確診資料,運用人工智慧技術分析這些影像,以期瞭解胃相、預測組織學上的變化。希望透過此專案,將民眾未來胃癌的風險能量化,以協助臨床醫師判斷哪些病患需要胃鏡的定期追蹤檢查。透過專案建立起的風險預測模型,不僅能在大型醫院中運用,更期待能在專業人員不足的偏鄉場域進行驗證及落地使用,以促進整體醫療水平的進步。

郭律成說,在中心與另一位副主任李建璋都是臨床醫師,所以在智慧醫療中心主要扮演溝通、橋樑的工作,因為 AI 工程師不了解臨床醫學,不容易清楚臨床醫護人員提出的需求與想法。相同,臨床醫護人員也不了解 AI 工程師的語言,有時若想法過於天馬行空時,在實務執行上會有很大障礙,影響專案達成的目標。因此需要有臨床背景、懂 IT 語言的人,扮演居中協調的角色。事實上,雖然從 2005 年便在坐在資訊單位,但是正式擔任擔任醫療資訊長(Chief Medical Information Officer,CMIO)角色,則是在 2014年,同樣也是扮演資訊部門在建置與維護 HIS 系統時,與臨床醫護人員協調溝通的作用。

臺大採取開放態度 AI題目多元發展

隨著電子病歷的普及,以及電腦軟硬體快速發展而強化大量數據的分析能力,2013 年在臺大醫院醫學研究部與資訊室之合作下,結合臨床醫學、生物統計、資訊工程的專業人才,將日常醫療使用的資料庫轉置成研究資料庫-臺大醫療體系醫療整合資料庫。

臺大醫院對發展智慧醫療採取開放的態度,只要臨床醫護人員提出申請,並且通過智慧醫療規劃案審議委員會審核之後,就可以向醫學研究部提出申請,從臺大醫療體系醫療整合資料庫調閱所需的資料。整個時間約從數個月到一年不等,關鍵在於每個 AI 研究案使用的欄位不同,若非原本資料庫原有的格式,就得仰賴資訊單位進行客製化。

「參與智慧醫療中心相關專案至今,最大感想之一,是制定 AI 題目難度越來越高,因為效益較大、容易落地的情境,在前期都已經完成研究,成效也已經逐步浮現。後續 AI 題目要獲得多數醫護人員認同、並落地,得花更多時間尋找與溝通。」郭律成解釋:「如有些專案是評估急診病人的生存率,或許數值可做為參考,但若系統評估病人的死亡率較高,急診醫師也不可能就不進行處置。若評估病患有極高生存率,也不代表醫護人員可以隨便執行。這就是前面提到 AI 題目制定,以及後續落地的難度。」

其次,臺大醫院在多項醫學領域預備一定的權威,所以絕大部分 AI 輔助醫療效益比不上醫生的經驗與技術能力。所以很多 AI 專案鎖定目標便是輔助年輕醫生,或者非本科醫生使用,如臺大眼科便與和宏碁智醫合作開發「眼科 AI 輔助診斷軟體」,精準度高達 95% 以上,協助非眼科醫師判讀糖尿病患者視網膜病變,主要是降低眼科醫生負擔,以及提早發現病患潛在病灶。

AI人才招募不易 透過實戰累積經驗

在 COVID-19 疫情衝擊下,加速全球產業運用 AI 技術的速度,在眾所週知的醫療保健系統外,零售、製造、交通和物流等,也都積極投資 AI 技術,以應對難以預估的消費市場。根據 Statista 的統計顯示,2020 年全球 AI 市場規模估計為 225.9 億美元,2021 年可望達到 348.7 億美元。在此狀況之下,造成全球企業瘋搶 AI 人才的趨勢,軟體公司、半導體產業等,紛紛祭出高薪搶奪 AI 人才,世界各國也透過產學合作模式,培育不同領域的產學人才。

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郭律成指出,受到醫院年度預算的限制,在薪資無法與其他產業競爭的狀況下,我們直到近期才將 6 位 AI 工程師的建制補齊,且都是剛畢業、沒有業界經驗的新鮮人。在欠缺實戰經驗的狀況下,透過與學校合作等方式,由專業老師帶領執行每個 AI 專案,並以實戰磨練方式培養工程師的技術能力,同時確保專案可以如期完成。特別是很多 AI 專案使用自然語言技術擷取病例中的資訊,必須要有經驗豐富的導師協助,才能讓專案達成預期效益。

以協助病歷資訊管理室執行的疾病分類智慧編碼為例,即是考量到最新國際病例編碼標準-ICD-10診斷代碼約 69,000 個、處置代碼約 90,000 個,目前都是仰賴疾病分類專業人員閱讀病歷資料進行分類。此專案是投入開發智慧編碼系統輔助編碼,運用 NLP 技術分析病歷內容,並導入專家知識,產生 ICD-10 疾病分類編碼建議,不僅增加編碼的速度,也可提升編碼正確性,進而輔助醫師撰寫病歷提升病歷品質。

次世代數位醫療平臺 成敗仰賴時間證明

過去幾年,因應醫療創新科技湧現,台灣醫療院所紛紛啟動新一代 HIS 計畫,便能為病患提供更好醫療照護服務。鑑於臺灣醫院的醫療系統迥異,造成資料交換與維運上的困擾,若要整合 AI 應用、醫療儀器等,往往要花費更多時間處理。為此,衛福部近期透過推動次世代數位醫療平臺,藉由資通訊業者與醫院之間的合作,希冀共同打造 4-5 套 HIS 系統,發展出一套可快速擴張的商業模式,能快速被其他醫院使用。在衛福部規劃中,將爭取在 2023~2027 年執行,並透過成立專案辦公室方式,推動前置作業與扮演跨單位整合的工作。

郭律成指出,此消息一出來時,醫院內部也曾確實討論過,期盼新系統可以整合更多 AI 應用。然而要打造能滿足台灣醫療產業所需的 HIS 系統,醫院覺得難度非常高,畢竟各家醫院的內部流程都不同,很難達成一體適用的目的。以過去幾年臺大醫院開設多個分院為例,光是導入總院的 HIS 系統時,就因為醫護人員不習慣,引起不小的抱怨聲浪,所以次世代數位醫療平臺能否成功,恐怕還得等待時間考驗。

在臺大醫院進智慧醫療中心規劃中,未來會持續協助各單位推動 AI 專案,讓臺大醫院完善智慧醫療藍圖。


(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

標籤: 臺大臺大醫院郭律成醫療業
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