有30-50%的黑色素細胞瘤由身上的痣轉變而來。以新型深度卷積類神經網路框架，結合皮膚病灶影像與病人病史開發的皮膚痣風險評估工具，可做為民眾評估病灶風險的工具，以手機就可以操作，從而早期偵測、早期治療……

| 台北市立萬芳醫院 李友專主任團隊 |

皮膚癌是美國人最常發生的癌症，每年至少一百萬人被診斷為皮膚癌，其中以黑色素細胞瘤(Melanoma)最為致命，第四期黑色素細胞瘤的5年存活率只有15%，研究指出30-50 %的黑色素細胞瘤由身上的痣轉變而來，雖有ABCDE痣風險判斷原則(Asymmetry 對稱性；Border邊緣；Color 顏色；Diameter 直徑；Evolving 改變），但對一般民眾而言，仍常會面對身上的痣是否需要到皮膚科就診的糾結，李友專主任團隊運用人工智慧開發出皮膚痣風險評估工具，無須購買任何儀器，以手機就可立即進行自我檢測與日常追蹤，並整合醫師諮詢服務，達到就診前端篩檢、就診後續追蹤的居家健康照護服務。
 

▌新型深度卷積類神經網路(Deep Convolutional Neural Network)框架，結合皮膚病灶影像與病人病史

打破過往模型大多是針對皮膚專科醫師作為診斷輔助工具，而非作為一般民眾可使用的篩檢工具的困境，研究團隊開發出來的新型深度卷積類神經網路框架，結合皮膚病灶影像與病人病史來開發，可以訓練出比單純使用影像或病史做判斷更高準確度的模型。以此新穎深度卷積類神經網路框架為基礎，搭配由皮膚專科醫師評估後的資料，開發出符合民眾需求的病灶風險評估工具 - 痣能達人MoleMe。上線之後已完成近十萬次的風險評估，其中被評估風險較高的病人，部分於皮膚科專業院所進行皮膚鏡和切片檢查後，證實其痣已出現黑色素細胞瘤的早期變化。顯示MoleMe具有協助民眾達成黑色素細胞瘤早期偵測的潛力。
 

▌橫向拓展AI風險檢測項目，縱向整合健康照護解決方案

團隊持續開發新型AI風險評估產品，及針對病史與影像辨識AI的研究，橫向拓展領域，已完成開發並商品化第二代產品「痘痘」智能檢測服務，第三代產品「灰指甲」已在研發測試中，且持續進行市場探勘與驗證，尋找具高價值性的主題方向。並於2020年3月推出「健康好朋友ASKiN－線上諮詢服務」，讓AI風險評估後有諮詢需求的用戶，便利取得專業醫療諮詢。使用戶在接收到醫師的專業建議後，可以搭配AI篩檢工具協助日常追蹤，以提高醫囑遵從性，進而提升醫療服務的效率與預後。

▌以Speech Recognition配合Seq-to-seq model，結合自建語料庫，打造病摘自動生成系統

針對線上醫療諮詢服務，以Speech Recognition配合Seq-to-seq model，加上自建語料庫，進行語音辨識與病摘自動生成人工智慧研究，將病歷與醫療建議等資訊標準化生成，降低行政時間成本達20%，提升產品標準化程度與醫病雙方用戶體驗。

▌技術強項與優勢

1. 易用性高：透過一般智慧型手機拍攝照片即可進行AI辨識。
    
2. 介面友善：串接社交軟體，以熟悉的介面讓一般民眾無痛使用。
    
3. 模組化：可進階運用於臨床輔助或居家照護系統。
    
4. 專利認證：已取得「人工智慧雲端膚質與皮膚病灶辨識系統」等發明專利，並同步申請美國FDA中。

▌開放那些合作項目?