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IoT案例 | 研华WISE-PaaS/AIFS医疗影像AI方案,提升诊疗效率与医疗决策

  2021年03月03日  

  因应医疗需求,研华推出基于WISE-PaaS/AIFS的医疗影像AI方案与咨询服务,通过AI协助检测每份X光影像,改善放射科医生的工作环境的同时,有效提高诊断效率,辅助医疗决策。

  综观医疗保健体系,影像医学是当今高科技医疗中不容缺失的一环,许多细微病灶,都需要依靠放射科医生的专业辨识力,从X光、CT 或 MRI 影像中看出端倪。尽管在大量档案当中,真正被检出患部的比例不高,平均仅4~10%,但放射科医生仍需看完每张片子,难免面临作业时间长、工作负担重的情形,患者也可能因为诊断不及时,错失诊疗或救治的最佳时机。

  为此,研华推出基于WISE-PaaS/AIFS的医疗影像AI方案与咨询服务,第一阶段率先推出“胸部 X 光图像气胸检测”方案,通过AI 协助检测每份影像图片,判断出风险等级,一旦检测到高风险病灶,将立即向放射科医生发出警报,便于医生调整诊疗顺序,确保重症病患能够优先获得治疗。另一方面,也有助于改善放射科医生的工作环境,减少眼力耗损,延长职场寿命。

4步骤持续优化模型,助力最佳医疗决策

  基于WISE-PaaS/AIFS所开发的医疗影像AI方案,包含六大操作步骤,依序是取像、推理、确认、标注、模型再训练、模型换置,通过这六步骤的持续循环,来促进模型持续精进优化。

  具体来说,AIFS的医疗影像AI方案,其模型训练流程中包含四项作业程序

  首先是图像数据前处理,先将图像格式从 DICOM 转为 PNG,再搭配 AIAA 人工智能辅助标示工具来辅助标注,加速医生标注影像的效率。

  其次是图像分割与模型,按医生设定的检测需求进行建模,并搭配生成对抗网络(GAN)技术、模拟合成更多的训练数据量,解决各医院因为影像数据不足而难以推动模型训练的问题。

  第三道程序是特征萃取与分析,藉由各种统计方法,分析每一个病灶的强度、纹理及高阶特征。

  第四是诊断分析看板,此看板协助医生深入剖析病灶、获得诊疗方式的推荐建议、执行预后预测,使医生能够产出最佳的医疗决策。

携手伙伴持续开发WISE-PaaS/AIFS医疗影像AI方案,受惠医病双方

  截至目前,研华 WISE-PaaS/AIFS的气胸检测方案已获得台湾南部某大型医院的青睐,以此进行多次验证,证实能有效促进放射科医生工作顺序的优化,医生可以优先检测疑似带有气胸病灶的影像数据,让一些患有气胸、但较晚进行 X 光拍片的病人,不会延误诊疗时效,有效提高患者存活率,可谓意义重大。

  据了解,研华基于公开数据集建置深度学习 X-光片气胸分群模型,导入至上述医院时,再搭配采用 AI 框架服务的数据前处理、超参数调校等功能来优化模型,进而完成可分群医院 X-光片是否有气胸(Yes/No)的AI模型;后续证实在医院测试集上 Dice Index 超过 0.8,已达到可上线使用的标准。

  值得一提,关于气胸检测的取像、推理、确认、标注、模型再训练、模型换置等六项执行步骤,其实亦可适用于主动脉剥离、肺炎/肺结核/肺癌、脑出血等其他重症检测工作。因此研华未来将携手更多智慧医疗生态系伙伴,扩大基于WISE-PaaS/AIFS的医疗影像运用范畴,接续繁衍出主动脉剥离检测方案、肺部病症检测方案、脑出血检测方案等等,让更多病患受惠。

标签:研华我要反馈
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