臨床新創 - 生醫產品研發
肺癌臨床決策智能輔助共享系統
2022-12-20
陳震宇教授/臺北醫學大學附設醫院

陳震宇、許明暉、張資昊、蕭世欣、陳志榮、黎阮國慶、張詠淳、徐之昇

肺癌是台灣癌症十大死亡之首。臨床上、肺癌早期診斷需要精準影像,治療與藥物選擇則需參考突變基因等多重因素。臺北醫學大學校級跨領域團隊以「早期預防、精確診斷、精準用藥」為目標,運用高品質臨床大數據,發展多模組肺癌臨床智慧決策輔助系統(CDSS-SDM)。本系統擁有初診斷14天醫病決策分享模組,包含肺癌CT病理影像基因突變EGFR預測模組、臨床大數據預後選藥預測模組、肺癌最佳選藥與全球肺癌新藥試驗自動媒和系統。本系統特色為(1)使用北醫大深度標記的三千例肺癌CT與數位病理影像,完成CT和病理影像基因模組,可自動偵測並判讀腫瘤良惡性、EGFR基因突變,提供標靶藥物治療反應預測參考。(2)使用臨床大數據預後選藥預測模組,利用北醫肺癌之臨床數據庫、發展肺癌復發轉移、用藥預後評估及基因風險AI模型。(3)發展創新語意分析平台,運用自然語言處理技術,使用單一病理文字報告,萃取特徵,並比對4500例臨床資料,達到預後預測與選藥建議,並能比對全球臨床試驗,為病人選擇最佳試驗機構。整合上述CT基因組學與全球領先數位病理全玻片影像定位暨基因分析技術、真實臨床大數據模型、與自然語言技術模型,建構出最佳化診斷路徑、快速精準 用藥臨床決策及試驗配對輔助系統平台。

評審推薦
1.以CDSS-SDM 系統透過CT或全玻片數位病理影像,與EGFR基因檢測模型,可快速預測病患是否可能為EGFR突變的患者。提供初期診斷輔助決策、用藥建議反應預測以及試驗配對,可於不同臨床診斷及治療階段,增進肺癌醫療流程效率。
2.可自動偵測並判讀腫瘤良惡性,並提供標靶藥物治療反應預測之參考;亦發展復發轉移、用藥預後評估及基因風險的AI模式,建構試驗配對輔助系統平台,在臨床上相當具有實用性,相關專利已進行申請。
3.以AI做為工具是醫療體系未來必走之路,本案已在肺癌檢測與決策建議上具有成效,並以海外市場為目標,與美國及日本的學術或醫療單位合作進行境外臨床驗證。將於驗證完以SaMD 方式申請台灣 TFDA 和美國 FDA,具新創發展潛力。
2023年度精進成果
為提升多模肺癌臨床智慧決策分享輔助系統(CDSS-SDM)的效能,團隊結合自動分割和CT放射基因組學的模型,用於預測晚期非小細胞肺癌患者的EGFR突變狀態,AUC達到0.804。在肺腺癌全玻片EGFR偵測模組已在臨床場域中得到應用,不僅包括臺北醫學大學的三家附屬醫院,還包括臺大醫院病理部約500例肺腺癌病例,共800張影像,證實系統在跨院的實際應用性。另外,研究團隊利用臨床大數據應用自然語言處理技術開發多模預測。只需輸入病患的病理報告,就能在短短5秒內提供最佳的治療用藥組合建議以及適用的新藥臨床試驗建議。本技術的引入大幅縮減治療等待時間,使晚期肺癌患者能更迅速地獲得適切的治療,有望改善病患的生存率,提高患者生活質量。
團隊簡介

陳震宇

學歷

學士

現職

臺北醫學大學附設醫院

經歷

2021.08-2024.07 臺北醫學大學特聘教授

2019.08- 臺北醫學大學人工智慧醫療碩士在職專班教授

2019.01- 臺北醫學大學副校長

2019.01- 臺北醫學大學人工智慧醫療研究中心主任

2015.01-2016.07臺北醫學大學附設醫院影像醫學部主任

2014.08- 臺北醫學大學醫學系放射線學科教授

2014.08-2018.12 臺北醫學大學放射線學科主任

2014.03-2018.07 臺北醫學大學醫學院轉譯影像研究中心主任

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