王經富、陳右穎、羅伃君、方毓廷、李世章、王亭允、李思儒、陳柏維

機器學習、深度學習等人工智慧(AI)技術在醫學影像領域蓬勃發展，雖然已在醫學影像分析領域中展現了對疾病診斷和治療的潛力，但它們容易受到肉眼難以察覺的干擾影像而影響模型表現，因此本團隊開發一個人工智慧/機器學習之醫學影像軟體檢驗平台，以評估醫學影像模型的穩定性(Robustness assessment)，本平台依照法規調和建立標準化之驗證程序，將掛載於本平台之待測軟體，以生成式AI技術製造干擾影像以及特定影像應用情境之假影干擾影像等，用以測試干擾前後是否在臨床法規要求的範圍內，產出測試結果供廠商與查驗登記單位查驗。本平台可支援三種軟體型態包含模型檔案、軟體應用程式以及雲端API，建立多種驗證指標模組包含如二元分類、多元分類、回歸模型等，導入生成式AI技術檢驗方法學進行黑白箱測試。目前本平台已可應用於醫學影像軟體如(X光、CT、超音波、MRI等)，未來也將持續拓展其他領域之醫學影像應用，本創新技術用於建立可全面評估醫學影像模型穩定性的檢驗平台，可供排除模型不確定性、減少查驗單位疑慮及降低上市後不良事件通報率，建立製造商與查驗登記單位確認軟體之檢測基準，並提升台灣醫學影像軟體產業之發展。