AI輔助醫師分工合作 開拓更廣闊的新世代醫療視野 科技部第二季AI投資潛力獎第一名 台大AI中心王偉仲教授團隊人工智慧、高效能計算、數學、統計與醫學等多面向領域知識，完美整合成「人工智慧醫學影像分析平台」，有望成為最貼近醫師們的智慧助手，協助減輕診斷工作負擔，將更多心力放在病人身上，治療疾病以及舒緩不安。
基於同理心與人文關懷 打造醫學影像AI分析平台 「我們都不希望身體有病痛，但真的生病時，無不冀望精確診斷與周全治療。」台灣大學應用數學科學研究所教授王偉仲，回憶起父親生病後經歷的辛苦診療過程，以及他的堅強與勇氣，有著深刻的感受。也基於這份同理心與人文關懷，決定帶領轄下MeDA Lab (Medical Data Analytics Laboratory醫學影像與數據人工智慧實驗室) 團隊啟動「智慧醫學影像分析與創新醫療流程」計畫，希望貢獻長年累月的研究所學，協助有效運用醫療人力及資源，真正幫助社會大眾。特別是王偉仲教授觀察到，現階段醫療模式容易讓醫師工作過度疲累，診斷效率難免受到影響。加上人體結構、病徵起因實在比我們想像的更加複雜，如何快速精準的分析龐大繁複的醫學影像、病理切片等臨床檢測數據，也是很大的挑戰。台大腫瘤內科主治醫師許哲瑜也是研究團隊成員之一，讓研究成果更貼近臨床需求因此秉持著「Help doctors to help people」的信念，王偉仲教授團隊著手打造「人工智慧醫學影像分析平台」(http://meda.ai)，「 平台中使用的創新演算法是臨床數據蒐集之後，利用深度學習與機器學習得到的分析結果，可堪比資深醫師的經驗」，不僅有助於減少病人候診時間，醫師也可更快速做出準確診斷，獲得更高品質的病程發展預測與治療建議，也能夠花更多時間與病人溝通。
人工智慧引擎與擴增智慧流程 提升診斷效率與品質 另外，模組化的人工智慧引擎（AI Engine）以及標準化的擴增智慧流程（AI Workflows），也能協助醫師面對更高層次的醫療挑戰。前者希望針對腦部、肺部、心血管、腹部、病理切片及放射性治療等領域，自主研發核心演算法，有效率地做出精準診斷。後者則希望「Let doctors be doctors」，把AI技術融入臨床工作流程，助醫師一臂之力，進行深層病理分析，減輕工作量。加上平台具備自我演化機制，能夠依據蒐集的高維度巨量資料不斷優化平台效能，打造日益強大的醫療預測模型。
可善用深度學習與機器學習，提高多種醫療影像的分析準確率 身為高效能計算科學領域專家，王偉仲教授進一步強調「醫學影像其實是高維度的數位訊息，而診斷過程像是從數千萬以上的數字中找出幽微差異」。當腫瘤影像和一般正常影像並列，可以透過高效能人工智慧辨識兩張影像的深層特徵有何不同，提供醫師高效率、可信賴的偵測結果。此外，要將研發成果落地，更需要解決醫師的痛點，融入現有醫療流程，「 我們花了非常長時間跟醫師溝通、了解切身需求，才提出臨床解決方案，成為台灣醫療界的創新破口。」雖然研究計畫預計歷時四年，但團隊已跟台大醫院、中央研究院、台北榮總、陽明；美國的NVIDIA、IBM、西奈山醫院、麻省總醫院、芝加哥大學；英國的UCL大學；德國的KIT大學；日本的東京大學等領域佼佼者產學合作或共同研究。年度研究成果也在RSNA、DDW、ESC、ESMO與GTC等歐美頂尖國際研討會發表，獲得高度認可與稱讚。王偉仲教授期許接下來「隨著人工智慧醫學影像分析平台的發展，能夠協助台灣成為智慧醫學影像分析技術的世界級樞紐中心。」
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