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皮肤肿瘤、良性痣、老人斑难分辨?AI几秒内判读结果

皮肤疾病一般在临床上有时难以鉴别,像是恶性皮肤肿瘤,与良性的痣或老人斑,有时就难以区别。台大医院医神计画团队与威强电集团威联通共同开发「皮肤科疾病分类(AI-CDSS系统)」技术,建立人工智慧(AI)平台与手机App,可以快速提供判读结果供临床医师参考。

皮肤科疾病分类AI-CDSS系统,几秒内就可以在手机上显示判读结果。(图片提供/台大医院)

皮肤科疾病分类AI-CDSS系统,採人工智慧演算

皮肤科疾病分类AI-CDSS系统,利用人工智慧演算法,以国人之皮肤状况与变化为基準,并依据实际病理切片报告为训练标準答案,採用三种知名的深度学习架构:Inception V3、NasNet ,以及 Inception ResNet V2之模型分析结果,在第一阶段测试资料验证之準确度已达9成。

于综合分析每一张影像后,系统以疾病可能性的长条图形式,快速提供判读结果供临床医师参考,作为初步快筛良、恶性肿瘤之辅助系统。

台大医院医神计画团队与威强电集团威联通共同开发「皮肤科疾病分类(AI-CDSS系统)」技术。(图片提供/台大医院)

医病双赢!皮肤科的五类疾病自动判读

台大医院赖飞罴医务秘书、台大医院皮肤部詹智杰表示,利用此平台自动判读皮肤科的五类疾病分别为:基底细胞癌(BCC)、黑色素瘤(Melanoma)、鳞状细胞癌(SCC)、痣(Nevus)、脂漏性角化症/老人斑(SEB K)。其中前三类是不可忽视的恶性皮肤肿瘤,与后两类良性的痣或老人斑有时难以区别,若在医师临床诊断之外加上智慧判读辅佐,将可减少过度或不足的后续检验,带来医病双赢。

执行时仅需将病人皮肤病灶处拍照后上传至系统分析,几秒内就可以在手机上显示判读结果,于医师临床诊断时快速提供类似第二专家意见,目前台大医院皮肤科门诊验证已经试用中,藉此系统能在短时间内提供诊断建议,让病人能迅速获得后续治疗方针。

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