學研新創 - 智慧醫療與健康科技
人工智慧輔助腦中風快速診斷平台
2024-01-03
許凱程主任團隊/中國醫藥大學附設醫院

許凱程

急性腦中風診療過程十分複雜,傳統的影像在施行上有諸多限制,同時需要臨床症狀與腦部影像的雙重評估進行診斷與治療決策。 腦中風快速診斷平台以 317 位病人資料進行人工智慧模型訓練,分析 NCCT 及 CTP 影像,自動圈選出腦部缺血區域、其內部的核心區域和缺血半影區域,以協助醫師準確評估急性缺血性腦中風患者接受緊急處置後的療效。該系統對於大於 70 毫升的腦部缺血體積,已達 92.5%的準確率,助醫師準確評估急性缺血性腦中風患者接受緊急處置後的療效,該模型已突破傳統人工判讀的能力。其主要臨床價值為: 1.協助無法接受造影劑的患者 懷疑急性腦中風時,NCCT 僅能用來排除腦出血,卻無法辨識缺血性腦中風。平台可以只分析 NCCT 影像,無需另外分析 CTP 影像。由NCCT的缺血性中風偵測系統,判斷是否急性缺血性中風僅需 90 秒左右。 2.朝快速total solution 之方向邁進 設計出兩套缺血性腦中風影像分析軟體,『無顯影劑電腦斷層下 (NCCT) 的缺血性中風偵測系統』,只要約 90 秒即可判斷有無急性缺血性腦中風,再結合『腦部灌流掃描(CTP)成像智慧分析系統』只需約 60 秒即可判斷不可挽救的腦死體積及可挽救的區域,建立腦中風快速診斷平台,強化對於腦中風的診斷與治療決策能力。

評審推薦
1. 本案開發的缺血性腦中風影像人工智慧模型,只須90秒即可診斷出有無急性缺血性腦中風,以 AI 分析 CTP 得到的判斷腦中風位置與範圍,無須施打顯影劑,相較於傳統診斷方式,可節省約 30 分鐘,爭取中風的黃金時間。
2. 本案可應用於許多場域,如整合醫療院所之 PACS 系統及雲端平台,規模量產可行性高,商化後具有市場潛力。
3. 本系統與中國附醫診斷流程整合,判讀準確度高,較現有競品更為優異,有產學合作及商業推廣計畫,並已規畫申請專利。
團隊簡介

許凱程 

學歷

國立中正大學 化學工程系 博士

現職

中國醫藥大學附設醫院 人工智慧中心 主任

經歷

美國國家衛生研究院(NIH)研究員
台灣大學醫學系兼任助理教授
義大醫院神經科主治醫師
林口長庚醫院神經科住院醫師
中華民國神經科專科醫師
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