新光醫院與學研界簽MOU 生成式AI助判斷肺癌篩檢影像

新光醫院今天與陽明交通大學、群聯電子簽署合作備忘錄,第一步將合作進行正子影像分析,並生成病例報告,領域包括肺癌低劑量電腦斷層(LDCT)檢查、骨盆腔腫瘤分析等。圖/新光醫院提供
新光醫院今天與陽明交通大學、群聯電子簽署合作備忘錄,第一步將合作進行正子影像分析,並生成病例報告,領域包括肺癌低劑量電腦斷層(LDCT)檢查、骨盆腔腫瘤分析等。圖/新光醫院提供

生成式人工智慧(AI)風潮吹進醫療領域,新光醫院今天與陽明交通大學、群聯電子簽署合作備忘錄,第一步將合作進行正子影像分析,並生成病例報告,領域包括肺癌低劑量電腦斷層(LDCT)檢查、骨盆腔腫瘤分析等。該院董事長吳東進說,AI技術改變人類生活,三方結盟象徵醫療、學術與科技界深度合作。

吳東進表示,新光醫院將利用群聯電子預計年底引進的輝達(NVIDIA)H200 GPU,提高AI運算能力與準確度,分析並預測院內7萬筆正子影像檢查(PET)影像;集團的新光保全中控中心應用則將AI技術進行智慧派遣、影像辨識與監控,大台北瓦斯與新海瓦斯,則可運用AI進行管線建置,整合全台地下水、電、瓦斯管線圖面與監控。

陽明交大研發副院長吳育德說,過去醫師必須以人工方式判斷正子影像,尤其淋巴結病變範圍邊界並不明顯,判讀上較為困難,團隊以新光醫院病人影像作為AI訓練基礎進行影像分析,可正確圈註出骨盆腔淋巴結病變,並結群聯科技生成式AI產出病例報告,此技術亦可用於LDCT檢測影像分析,這兩項技術預計明年10月前,將取得衛福部食藥署醫材許可證,正式在新光醫院啟用。

群聯科技執行長潘健成說,生成式AI是當前趨勢,比起網際網路民眾要自行搜尋、消化知識,生成式AI可提供民眾經過消化的資訊,並可加快人員訓練,以保全訓練為例,過去要訓練3個月才能了解公司法規、實際案例,現在只要3到7天,讓新進員工學會使用AI應對各式場景,即可上線服務。

陽明交大校長林奇宏表示,過去大學畢業身上有20年技術含量,如今只能用半年至2年,生成式AI於3年前橫空出世,目前已應用在各行各業,大學教育現場也發生很大轉變,未來陽明交大與新光醫院將在新技術平台支持下,合作研發、教育與教學,服務病人與家屬,持續在醫療領域往前邁進。

AI應用的安全性隱憂讓各界憂心。吳東進表示,醫療個資若讓商業保險公司知道,不僅個人恐遭商業醫療保險拒保,其家人亦可能因疾病遺傳疑慮而被拒保,對病人財務及生命影響甚鉅,因此在日本醫療資訊必須雙重編碼,以確保安全性,「醫療AI個資管理絕對比金融領域使用AI時更加嚴密。

新光醫院副院長洪子仁表示,醫療AI被食藥署認定為醫療器材,必須符合醫材法規,並驗證準確性與療效,才能取得許可證,應用在臨床上,而各界擔心AI取代醫師,但AI不會取代任何人,即使AI生成的臨床報告,也須經醫師確認並修改後才作為正式紀錄,「只是懂AI的人,會取代不懂AI的人。」

醫師 陽明交大 食藥署

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