AI助攻肺癌治療 北醫全球首創智能決策輔助系統

肺癌是國人癌症頭號殺手,北醫團隊打造全球首創的「肺癌臨床智能決策輔助系統」,運用人工智慧分析臨床影像,結合基因資料,提供個人化用藥建議,大幅提高治療效率。

科技部支持醫療技術發展,今天舉行研究成果記者會。台北醫學大學副校長、醫學系放射線學科特聘教授陳震宇團隊,執行肺癌大數據精準醫療人工智慧系統計畫,打造醫病決策共享的「肺癌臨床智能決策輔助系統」,傑出研究成果也獲得去年的未來科技獎與國家新創獎。

科技部生科司司長陳鴻震表示,台灣推動精準健康計畫,盼提升全民福祉。肺癌盛行率逐年提升,是癌症死亡率第一名,常常發現時已經比較後期,北醫團隊透過臨床數據、醫療影像、數位病理、基因用藥等多種數據,提出整體解決方案。

陳震宇表示,肺癌治療不易,從診斷第一天開始,病人就在跟時間賽跑,關鍵前10天的4次檢查結果都必須跟醫師共同討論,也要檢視腫瘤是否發生基因突變、對應使用到特定藥物,這項全球首創的輔助系統包含6個模組,可提高醫師決策效率。

陳震宇指出,團隊開發「全自動低劑量電腦斷層肺癌基因突變預測模型」,可從影像判斷腫塊類型和可能的基因突變,提供處理建議。再把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。

此外,北醫也跟台灣醫療科技大廠雲象科技合作,開發可在全玻片數位病理浩瀚的細胞影像結構中,快速搜尋到癌細胞並做判讀,以此延伸開發全新的「全自動數位肺腺癌病理基因突變預測選藥模型」,有助提早精準用藥,相關成果目前正積極申請海內外專利。

陳震宇指出,團隊更進一步開發「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」。病人的病理報告出爐後,透過NLP技術從文字中分析臨床關注的50項特徵,再篩選出跟病患情況相似、且預後最佳的選藥治療建議,就像集合幾十個閱讀百份病理報告的專家共同做出決策。

台北醫學大學附設醫院胸腔內科主任蕭世欣指出,對病人來說,電腦斷層看到疑似腫瘤後比較知道多大機會可能是癌症,對醫生而言,後續可以更快鎖定肺癌治療方式與用藥等,大幅增加醫病溝通的流暢性。

陳震宇指出,系統有龐大資料庫支持,有助於偏鄉醫療。今年預計系統有機會開始做臨床驗證,不過,後續可能要到不同醫院測試、不同模組也要各自驗證,加上要衛福部食品藥物管理署(TFDA)輔導,仍需要一段時間,但相信會很貼近臨床與民眾需求。

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