日 Radiomics 布局 人工智慧醫療影像分析技術

日本展開放射影像AI分析實例學習范仁志2019-03-28 因制度分工確立，人工智慧協助診斷在日本快速發展，臨床實驗規模與深度迅速擴大。圖為腦部MRI影像。法新社 藉由IT技術、特別是人工智慧(AI)協助，進行放射線影像診斷的醫療技術，成為全球醫療界積極研究的智慧應用發展項目。隨日本醫療界認識到深度學習人工智慧的能力後，日本厚生勞動省已確定準則與責任歸屬，現在各大醫院均積極引進，有多種技術都已進入臨床測試階段。現在日本最重視的領域，是以人工智慧進行核磁共振(MRI)影像的癌症分析，癌症若能早期發現早期治療，就有辦法在對身體影響最小的情況下提前治癒。但早期發現的困難，不只在病患通常沒有察覺而不會赴醫院檢查，還有病灶不明顯而疏忽，甚至更麻煩的，從重症部分轉移的癌細胞沒能及時發覺，嚴重時已難處理。日本東京板橋區的私立大學帝京大學(Teikyo University)醫學部教授古德純一，就是研究用人工智慧分析腦部核磁共振影像，藉以判別是否有其他部分的癌細胞轉移到腦部的技術，由於頭蓋骨影響，只有特殊狀況醫生才會選擇切開腦部檢查，通常只能仰賴核磁共振等影像，對初期轉移的癌細胞很難確認。古德純一表示，人工智慧對醫生判斷癌細胞種類與發展狀況，是很好的輔助工具，不僅正確度已超過90%，避免人為疏忽，還能節約醫療費用，減輕患者身體負擔。原本廠商擔心，診斷失誤責任是在廠商還是醫生，而日本厚生勞動省在2018年12月定義，人工智慧只是輔助診斷工具，最終診斷還是要由醫生負責，同樣也禁止純靠人工智慧的診斷醫療事業，讓醫界與廠商有明確分工，現在臨床實驗開始加速進行。當分工明確後，日本醫界隨即提出要求，希望人工智慧能有說明診斷原因的能力，因為醫生不能信任判斷模式黑箱化的技術，醫界可以提供資料學習甚至認證，但也希望廠商能提出讓醫生了解判斷機制的方式，這就成為IT廠的下一個努力方向。日商Radiomics最新進行人工智慧醫療影像分析技術，是結合放射線影像技術與基因技術的Radiogenomics，藉由分析癌症患部影像，以及另行採取的特定MicroRNA濃度，進行更精密的癌症分析，目前日本由千葉縣及千葉大學(Chiba University)進行合作研究，預定2022~2024年可實用。癌症外科手術後通常還需配合化療，而化療很傷身，要仔細調整，MicroRNA濃度本身是很重要的參考資料，而Radiogenomics可讓檢測時間縮短為6~7小時，現在被視為全新的癌症治療方法，特別對現有治療方法很難處理的胰臟癌有效。