周百謙、陳建華、莊雅婷、陳宇珩、藍功堯

胸部X光片檢查可以提供臨床醫師許多疾病診斷與治療相關訊息。然而受限於各次專科的專精不同，X光片判讀時多仍需胸腔科或放射科醫師協助標定可能問題。然而由於胸腔X光片大量使用，使得X光片報告無法即時完成，同時在大資訊量情況下，部分X光片存在判讀上可能錯誤的問題。同時病患可能接受多次胸腔X光片檢查，但由於無法集中管理，以致醫師無法進行回溯評估。綜合以上，胸腔X光片檢查始終是一個有機會改善進而改變臨床預後的關鍵武器。本產品透過對於肺部病灶進行專家標示，藉由AI學習可在胸腔X光片影像上標示可能問題位置，提供臨床醫師參考，避免臨床醫師在看胸腔X光片時，受限於顯示器灰階設定或品質的影響，造成誤判或漏看問題。本產品並非定位在取代醫師，而是期望透過事先快速標記，減少臨床失誤。當程式結果顯現病灶處，臨床醫師再次檢視可能的問題位置，減少錯誤。而針對病灶的初步判斷，可作為文字報告時建立標準範本。本產品從影像判斷，到未來的報告產生，協助臨床醫師做最好的治療決策，同時降低報告判讀臨床負擔，更進一步結合診所端成立衛星X光影像中心，整合所有影像檢查，強化診所分級醫療診斷能量，可望放大胸腔X光片的醫療診斷與經濟效應。