臨床新創 - 生醫產品研發
判別磁振造影影像半月板損傷之人工智慧臨床決策輔助系統之建立
2022-12-20
李光申副院長/中國醫藥大學附設醫院
李光申、陳賢德、周奕廷、許凱程、吳亞倫、林敬庭
本系統藉由811組由專業骨科醫師及放射科醫師標記之膝關節磁振造影資料集,訓練深度學習模型,利用Sagittal T2及Coronal T2兩組影像做為主要影像輸入,並且所有半月板損傷之標記均有膝關節鏡做確認,訓練1.偵測半月板位置物件偵測模型以及2.判斷半月板是否破裂之分類模型,再將結果合併。最終產出結構化報告,輔助醫師判讀與診斷,從而增進臨床醫師看診效率,增進放射科醫師影像判讀之效率。
評審推薦
1.半月板損傷資訊號相當微弱,開發此輔助系統可利用AI協助快速找到半月板損傷之病患,具臨床價值。
2.本案使用的AI開發技術頗為成熟,經過811組臨床試驗驗證其可行性,可以增進臨床醫生看診效率及放射醫師的判讀效率。
3.相較於傳統方式,可將3-15分鐘的判讀時間減至30秒,準確率則由85%提升到97%,成效顯著,具極大優勢。
2.本案使用的AI開發技術頗為成熟,經過811組臨床試驗驗證其可行性,可以增進臨床醫生看診效率及放射醫師的判讀效率。
3.相較於傳統方式,可將3-15分鐘的判讀時間減至30秒,準確率則由85%提升到97%,成效顯著,具極大優勢。
2023年度精進成果
本專案「判別磁振造影影像半月板損傷之人工智慧臨床決策輔助系統之建立」自2022年獲頒臨床新創獎後,於近一年內在核心技術、著作發表、專利取證三個面向皆有所精進。在核心技術方面,本團隊將半月板破裂判讀之深度學習模型輕量化,大幅提升系統判讀時間且更容易部署於不同規格的電腦中,此外已建立十字韌帶及副韌帶損傷判讀系統的架構,待模型優化完成後會加入原本的半月板破裂判讀系統中並行,朝Total Solution之目標邁進。著作發表部分已於2023年4月正式發表於第82期Biomedical Signal Processing and Control (IF: 5.076)中。專利取證部分,本專案已送出台灣及美國專利申請,另外亦獲選衛福部食藥署2023年人工智慧醫療器材主動輔導案資格,預計將於今年年底送件TFDA審核並預計於2024年順利取得許可證。
團隊簡介
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