X光片判讀系統夯到國外！AI一秒診斷肺炎，準確率逾9成

有了它，即便是在缺乏醫師的地區，也能透過AI迅速偵測，繼而確認是否要進一步檢測，才能有效阻止疫情蔓延。

AI這套MedCheX系統的幕後推手，是蔣榮先帶領碩博士生王麒詳、邱煌鑌、吳昭儀，與成大影像醫學部醫師蔡依珊合作開發而成。

蔣榮先目前也兼任成大醫院健康數據中心執行長。在這個團隊中，臨床醫師負責提供疾病病徵的訓練資料，也就是X光片，並建立判斷標準，以及針對影像計算結果進行調校；電腦科學家則負責設計電腦模型、建置運算設備。

（成大資訊工程系特聘教授蔣榮先。圖片來源/ 截自成功大學新聞中心）

蔣榮先指出，成大擁有理工學院、電機資訊、醫學院及教學醫院，而且彼此距離近到走路就能到達，等於提供一項得天獨厚的跨域條件，催生出這套人工智慧醫療判讀系統。

AI輔助讓判斷更精確　降低醫師的看診負擔

過去兩年，此團隊持續研究AI在X光判讀的應用。

在開發出MedCheX系統前，主要是針對自發性氣胸、主動脈剝離、腦溢血等急症進行快速判讀。這些病症的進程極為快速，若無法在第一時間診斷正確，極可能造成無法挽回的傷害，甚至死亡。

教學醫院的放射科醫師，一天約需看數百至數千張X光片，在數量及時間的壓力下，難免疏漏。若有人工智慧的輔助和提醒，醫師的負擔得以減輕，判讀也能更有效率。

這是成大團隊於兩年前投入MedCheX系統開發的動機，他們從胸腔X光片的人工智慧判讀開始做起。

放射科醫師或臨床醫師在判讀胸腔X光片時，必須不斷重複放大及縮小局部區域，以確保不會錯過任何細小變化。

而人工智慧系統則可快速標示出疑點，提醒醫師特別注意且降低對個人經驗值的依賴。至於新手醫師，可能因為經驗不足導致對某些變化「視而不見」，人工智慧的輔助能降低醫師的出錯率。

人腦和AI同步學習　強強聯手更拉高專業水準

2020年初，團隊緊急蒐集大量新冠肺炎陽性及陰性結果的胸部X光片，讓機器學習與判讀。

經過短短3個月時間，MedCheX系統已能準確判讀新冠肺炎病徵，檢測準確率高達92％，而且僅需1秒鐘。

在新冠肺炎爆發初期，民眾極度恐慌，只要一出現咳嗽、流鼻涕等上呼吸道感染或發燒等症狀，就湧向教學醫院，主動要求篩檢，這對教學醫院來說，是極大的負擔。

因此，若能將篩檢任務分散至各地方的醫院檢疫站，大型教學醫院就能騰出更多人力和時間，專注於檢測和治療真正嚴重的個案。

「要讓第二級的區域醫院或第三級的地區醫院接手篩檢任務，首先必須提供適用的工具。由人工智慧輔助判讀胸腔X光片，是比較可行的方法，」蔣榮先指出。

目前各國普遍採用的新冠肺炎篩檢及確診方式，是病毒核酸檢驗法（RT-PCR），由醫事人員採集疑似個案鼻咽處的鼻涕、唾液或痰液，將檢體送至專門的檢驗所進行檢測。

這種方法耗時且需由專業人員操作，而地區醫院及診所大多未配備此類專業人員。

從世界各地蒐集X光片　讓機器學習

為了讓成大的MedCheX系統學會找出呈現新冠肺炎病徵的X光片，成大團隊在3月中旬，國內只有零星案例時，就已經從世界各地蒐集近千張新冠肺炎確診患者的X光片，作為訓練AI辨識能力的樣本，進行所謂的「機器學習」（Machine Learning）。

與其他肺炎相較，新冠肺炎的主要病徵，在於病患的肺部雙外側會出現毛玻璃狀的肺部浸潤現象。

一般來說，無論是哪種肺炎，都可能出現咳嗽、流鼻涕、發燒、胸痛等症狀，最大的差別在於肺部感染變化。因此，以胸腔X光判斷可以得到更正確的結果。

有了樣本，還需由醫生來判斷人工智慧系統的學習是否合格。

當時擔任成大醫院資訊長的蔣榮先，在院方支持下，緊急邀請成大醫院的感染科醫師、影像醫學部醫師前來幫忙，請他們在人工智慧訓練過程中，協助進行資料正確性的確認。

免費開放全球使用　影響力已擴散到全世界

這套系統目前已實際應用於成大醫院檢疫站，及院內影像資訊系統上。

民眾在進入醫院前，先接受旅遊史、接觸史等資料查詢，若有相關紀錄顯示有感染之虞或出現可疑症狀，則於檢疫站當場進行胸腔X光拍攝，然後由電腦判讀。

4月底在健保署主動提出合作並提供實際資料測試的支持下，成大開始以這項系統正式判讀台灣新冠肺炎確診病患的胸部X光片。

截至6月中，全台累計近500位新冠肺炎確診病患，這些病患的肺部X光片，經成大MedCheX系統判讀，幾乎沒有發生判斷失誤，全數過關。

成大團隊因此被健保署稱為「AI影像國家隊」。

國外許多地區災情慘重，這套人工智慧系統也幫上大忙。成大團隊於2020年7月決定將系統的網路版開放給全世界使用，截止目前為止，已有51個國家、數千位臨床醫護人員使用過這套系統。

例如，透過我國駐科威特大使、外館人員，及經濟部國貿局協助下，科威特外科醫師協會主席Dr. Salman親王主動與我方聯繫。

在與成大團隊討論如何使用這項系統的視訊會議上，他讚嘆成大的MedCheX系統是「完美的解決方案」！

團隊也將網路版的使用介面設計得極為友善。

所有人工智慧判讀模型皆放在雲端，所以無論是科威特、捷克、阿根廷、黎巴嫩等國家的醫師，都能利用手機、電腦，將需要判斷的X光片上傳。

每張照片僅需1秒鐘，系統就能告知判讀結果，這個過程全部自動化且完全免費。

蔣榮先實驗室此前已投入近百萬台幣的研究經費，用以建置超級電腦。但因目前為止都還能負荷運算量，因此打算繼續免費提供服務。

率先臨床應用成關鍵　獲國際黑客松大獎

儘管目前已有兩家科學園區的新創公司提出合作方案，但蔣榮先仍堅持先以免費方式提供全世界使用此套系統。

醫生們甚至能在沒有診斷肺炎經驗的情況下，篩檢出新冠肺炎。這項防疫利器等於為台灣進行另類的國民外交，已有約50個國家醫護人員使用。

值得一提的是，MedCheX團隊在2020年4月參加「國際COVID-19科技防疫黑客松大賽」並獲得優勝，這是唯一獲獎的台灣團隊。主辦單位特別讓獲獎隊伍的國旗張貼於網站上，為台灣爭了一口氣。

（成大團隊「MedCheX」在1560個隊伍中脫穎而出，國旗登上網頁。圖片來源/ 截自成功大學新聞中心）

這項競賽是由世界衛生組織、臉書和微軟等8大科技大廠及198家知名公司合作舉辦。

以新型冠狀肺炎病毒防疫為主題，針對7大議題，包含醫療科技、弱勢族群、經濟、社群、教育、娛樂，以及其他面向，邀請科技人集思廣益，共同作戰對抗疫情。

這次競賽共吸引1,560個團隊參賽，成大MedCheX團隊參加的是「醫療科技類」，競爭對手包括美國約翰霍普金斯大學、華盛頓大學等國際知名大學團隊。

談及成大獲獎的關鍵，蔣榮先指出：「其他隊伍的解決方案還停留在概念驗證的階段，但我們已經進入臨床應用了。」

為了持續提升人工智慧判斷的精確度，這套系統至今仍不斷透過蒐集來的照片，進行機器學習。

目前系統「看」過的照片已有數千張，範圍涵蓋許多國家的不同人種，醫師也不斷協助、優化，讓這套系統學得更正確。

為了讓新冠肺炎及其他肺炎的診斷更快速，正確性更高，有益於病患診療，也減輕醫師負擔，接下來，健保署希望與成大團隊繼續合作，將MedCheX系統推廣至全臺大小醫院，作為醫生診斷時的「第二意見」，讓這套系統發揮高實戰力！

（本文節錄自《知識為光-成功大學的守護與實踐》，由國立成功大學出版。）