台大醫院啟用AI-皮膚疾病分類系統，是痣還是癌？AI 神判準確度達9成
(圖片翻攝自三立新聞網)
一般民眾會因皮膚新長出之痣、斑點或原有皮膚變化而就醫，但需要非常有經驗之皮膚科醫師肉眼判斷，或再進行一系列檢查方能確診。因此為了輔助醫師在門診時能快速判斷皮膚疾病狀況，即時提供後續建議，臺大醫院醫神計畫團隊與威強電集團威聯通共同開發「皮膚科疾病分類（AI-CDSS系統, AI-Classification of dermatological diseases）」技術，建立人工智慧(AI)平台與手機App，提供智慧專家意見。
皮膚科疾病分類 AI-CDSS 系統，利用人工智慧演算法，以國人之皮膚狀況與變化為基準，並依據實際病理切片報告為訓練標準答案，採用三種知名的深度學習架構：Inception V3、NasNet 以及 Inception ResNet V2 之模型分析結果，在第一階段測試資料驗證之準確度已達九成。於綜合分析每一張影像後，系統以疾病可能性的長條圖形式，快速提供判讀結果供臨床醫師參考，作為初步快篩良、惡性腫瘤之輔助系統。
利用此平台自動判讀皮膚科的五類疾病，分別為基底細胞癌(BCC)、黑色素瘤(Melanoma)、鱗狀細胞癌(SCC)、痣(Nevus)、脂漏性角化症/老人斑(SEB K)。其中前三類是不可忽視的惡性皮膚腫瘤，與後兩類良性的痣或老人斑有時難以區別，若在醫師臨床診斷之外加上智慧判讀輔佐，將可減少過度或不足的後續檢驗，帶來醫病雙贏。執行時僅需將病人皮膚病灶處拍照後上傳至系統分析，幾秒內就可以在手機上顯示判讀結果，於醫師臨床診斷時快速提供類似第二專家意見，目前已於臺大醫院皮膚科門診驗證試用中，藉此系統能在短時間內提供診斷建議，讓病人能迅速獲得後續治療方針。本平台也正於門診實際應用並蒐集新影像資料，進行第二階段模型訓練與驗證。
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文章來源：國立臺灣大學醫學院附設醫院
