台大醫院超級電腦加持 揪出腫瘤更快更精準

台大醫院智慧醫療中心將啟用具強大運算能力的超級電腦系統。以乳癌為例，以往巨量檢查影像仰賴醫師判讀較為耗時，有 AI 幫忙，0.8 秒能看 300 張影像，判讀一名病人只要 5 秒。

台大醫院今年 2 月成立智慧醫療中心，院長吳明賢今天上午在記者會宣布，將啟用新一代 AI 超級電腦系統，透過強大的運算能力，有助處理大量複雜的臨床文字及影像資料，補足以往有資料、有人才、有轉譯但缺乏算力的「三缺一」狀態，加速智慧醫療發展。

新一代超級電腦系統 DGX A100 有非常強大的運算平台，目前在肺部結節、心臟主動脈鈣化及乳癌診斷都有顯著成績。

台大醫院影像醫學部主任張允中在記者會表示，利用人工智慧技術開發應用於電腦斷層的疾病偵測輔助系統，整合出 10 種 AI 模型，系統可擷取檢查部位自動分類，且判讀有沒有施打顯影劑，也有自動肺臟肺葉分割模型、肺臟腫瘤自動偵測模型等，可找出腫瘤位置、大小、體積、位置，直接把資訊轉到放射科。

張允中說，透過 AI 協助，可自動生成結構化報告，減少人為疏失，協助醫師精準判斷。不過，電腦判讀也還有瓶頸，因肺臟結構複雜，也會有術後變化，這部分的判讀還有待突破。

台大醫院外科主任黃俊升則表示，以往乳房超音波檢查仰賴超音波技術員、醫師掃描乳房，如果看到任何懷疑的影像就記錄、拍下照片，如果執行的人經驗不夠或不夠專注，就可能會遺漏腫瘤。後來發展先做乳房掃描，再由醫師診斷分析，但影像量非常大，醫師常要花相當多時間看正常的掃描。

台大和台大醫院團隊發展快速乳房超音波電腦輔助偵測/診斷系統，以電腦輔助方式協助腫瘤的偵測以及診斷。

台大資訊工程學系教授張瑞峰表示，以自動乳房超音波偵測，一名病人掃下來會有 1800 張影像，醫生如果要看這麼多影像才知道腫瘤在哪，就像大海撈針。但有人工智慧幫忙，0.8秒就能看 300 張，一名病人只要花5秒就能判讀。

此外，台大團隊也開發心臟主動脈鈣化/脂肪全自動分析 AI 模型，透過模型可以自動分類及計算胸腔鈣化/脂肪定量，心臟分割準確度達 94 .2%，分析一個病例只需要0.4秒。

吳明賢說，運用大數據要有好工具，他以武俠小說中「天下武功唯快不破」比喻，有強大算力支援，有助人工智慧醫療、精準醫療，也可快速破解如「無字天書」的全基因定序。

（新聞資料來源 : 中央社）