(示意圖非該系統,圖片翻攝自All Star X-ray)
 

作者＼中國醫藥大學附設醫院內科系徐武輝副院長

胸部X光是臨床最常用的影像檢查 

胸腔疾病的種類繁多，眾所周知的肺部癌症就穩居國人十大癌症死亡率之首[1]，再以常見的急性下呼吸道感染疾病肺炎(Pneumonia)為例，光是美國每年就有超過 100 萬成年人因其而住院治療，而每年死於肺炎大約有 50,000 人左右[2]。
 

全球每年則約有 4.5 億人罹患肺炎，且約 400 萬人因此死亡[3,4]，而在台灣， 2016 年肺炎死亡率也排名十大死因前三名[1]。除此之外，胸廓內左右心房、心室擴大和主動脈瘤剝離所引發的心臟問題也不容忽視。
 

胸部 X 光長久以來一直是臨床上最常使用的常規影像學檢查，並能概括清晰地顯示出胸廓、肺組織與肺血管、心臟和胸部其他器官等的情況，為臨床診斷提供較為可靠的依據。
 
 

本院每天有數百至數千張胸部X光

X 光攝影方式的優勢在於簡單、快速、非侵入性以及低輻射劑量，因此，胸部 X 光是目前診斷肺部疾病不可或缺的檢查方法，以本院為例，每天可產生數百至數千張的胸部 X 光檢查影像，其中又包含了有大量比例為正常人的胸部 X 光健康檢查。

然而，由於胸部 X 光在臨床檢查上包含的意義以及可以判讀的部位、疾病非常多，因此，常需要臨床醫師或放射科醫師花費較多的時間與精力去判讀，並儘可能避免胸腔病灶在診斷上的遺漏。
 
 

AI一秒內快速判讀胸部X光 

中國醫藥大學附設醫院內科系副院長徐武輝醫師和胸腔科團隊同仁與長佳智能合作，開發出一套全自動化 AI 胸部 X 光輔助判讀系統，徐副院長和胸腔科團隊同仁的主要臨床業務係診療一般內科疾病和胸腔相關疾病，且專精胸腔影像學判讀和胸腔疾病診斷，此專家團隊和長佳智能共同開發的 AI 胸部 X 光輔助判讀系統，通過本院超過 10 萬張胸部 X 光影像的測試及徐副院長帶領的醫師團隊確認，能夠在一秒內快速判讀胸部 X 光並給予是否有異常病灶的結果預測，能大大提升臨床醫師的判讀效率及降低延遲病灶診斷的可能性（下圖）。

目前，胸腔科團隊更深入合作開發能精準分類、判讀數十種胸腔影像病灶的人工智慧模型，未來只要通過簡單的一鍵便可獲得高準確率的 AI 輔助診斷結果供臨床醫師參考，預估可受惠的求診病人將超過百萬以上人數。
 

參考資料
1.國民健康署2017年健康年報 
2.CDC, 2017. URL https://www.cdc.gov/features/pneumonia/index.html. 
3.Ruuskanen, Olli, et al. "Viral pneumonia." The Lancet 377.9773 (2011): 1264-1275. 
4.Lodha, Rakesh, Sushil K. Kabra, and Ravindra M. Pandey. "Antibiotics for community acquired pneumonia in children." Cochrane Database of Systematic Reviews 6 (2013).

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文章來源：中國醫藥大學附設醫院

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