醫學臨床仰賴多種影像工具協助診斷，然而人力不足又加上影像資料的判讀非常考驗經驗且耗時，於是就出現了以 AI 人工智慧輔助提升效率的概念。本次科技大觀園專訪國立臺灣大學應用數學科學研究所王偉仲教授，在 MeDA 醫學影像與數據人工智慧實驗室（Medical Data Analytics Laboratory）專注於醫學影像和數據分析的 AI。究竟如何讓 AI 學會協助判讀醫學影像？加入了 AI 的智慧醫療又會走向何方？

嚴重特殊傳染性肺炎（COVID-19）疫情爆發期間，各國臨床現場面臨一個現實的問題：如何評估患者的預後，來妥善分配醫療資源？有哪些病患需要及早提供呼吸輔助避免惡化、又有哪些只需要支持療法就能自行復原？在當時僅能仰賴醫生的經驗做判斷。疫情之後，根據各國每個病患都會記錄有基本的生理資料，包括心率、血壓、體溫等，再加上胸部 X 光片的影像；王偉仲與國際團隊合作，使用聯邦學習（FL, Federated learning）訓練 AI 模型，讓全世界各地的醫院可以在不洩漏個資的情況下，共同訓練模型。最終的 AI 可以成功預測 COVID-19 患者的預後，提出最佳的治療建議。

「人體就像是個很大的資料庫，可以使用各種侵入或非侵入式的檢測工具，提供我們資料，」王偉仲比喻，就像地下原油，需要開採與煉製，才能成為有用的汽油或柴油。醫療的資料庫使用各種分析的工具，諸如醫學背景知識、AI 深度學習、數學與統計分析、電腦運算技術等，轉化為可使用的工具如 AI 模型，作為醫師在進行預防評估、診斷、預後、治療的重要參考。

詳細內文請參考網址...