學研新創 - 智慧醫療與健康科技
胸腔深度學習:人工智慧多模影像精準健康平台
2022-01-07
陳震宇教授團隊/臺北醫學大學

陳震宇、陳彥廷、黎阮國慶、李宜恬、曾耀逸、駱知昀、何苡瑋

根據國家發展委員會報告,臺灣的人口結構已經達到老年化社會的標準,預估 2025 年將成為超高齡化社會,對於國家健康保險醫療的負擔將達到臨界點。為因應老年人口的快速增加與疾病預防策略,政府將逐步有條件開放補助肺部低劑量電腦斷層掃描篩檢(LDCT),未來醫院勢必需要投入更多人力於健檢中心及其他促進健康單位,屆時對放射師及診斷科醫師將是沉重的工作。臺北醫學大學校級人工智慧醫療研究中心團隊開發人工智慧肺部LDCT篩檢輔助系統-「Deep-Lung」,首先針對中高齡國人的醫療影像,快速且精準的評估肺、心、骨疾病的風險且能自動化的提出臨床上治療的建議。「Deep-Lung」可有效的一次性完整評估中老年人在肺癌篩檢、肺氣腫現象、冠狀動脈鈣化和脊椎骨骨折的程度;一方面可協助放射科醫師,輔助診斷並產出國際標準報告與治療策略;另一方面受測者能在暴露較少的CT輻射劑量下,同時得到準確的肺、心、骨疾病篩檢建議與風險評估,將有效降低高齡罹病風險。對於全球人口老化疾病和健康促進、大幅減低醫療人員的工作量以及誤診率、甚至保險核保評估等均有重大商業潛力。

評審推薦
1.Deep-Lung「一圖四用 All-in-One」,利用人工智慧和機器學習的工具,針對中老年人的肺癌、慢性阻塞性肺病、冠狀動脈疾病及骨鬆疾病作學習,提供主治醫師於臨床治療的決策報告。
2.由臺北醫學大學校級人工智慧醫療研究中心團隊開發人工智慧肺部LDCT篩檢輔助系統,提供肺部LDCT篩檢之功能,具臨床之實用性。
3.已有明確衍生新創公司之規劃,並有明確申請TFDA認證、美國FDA申請規畫與營收模式與業績目標。
2023年度精進成果
DeepLung平臺為提升模型效能及實用性,團隊提出新肺部結節對位模型、後端伺服器優化及前端設計與功能改良等,經過臨床醫師使用並給予良好回饋。Deep-Lung已用北醫附醫及雙和醫院病例進行試用,共約6500例, Lung-RADS 4以上篩出率達15.32%,心臟冠狀動脈鈣化中高風險篩出率為13.85%。在病患拍攝胸腔低劑量CT後立即進行預測,並配合國健署肺癌篩檢計畫之報告格式,醫師確認或修改資訊無誤後將可”一鍵”輸出報告,目前已部署至北醫附醫及雙和醫院放射科。團隊目前有四項肺結節相關專利正在審查中及三項肺氣腫、冠狀動脈鈣化及骨密度之專利正在申請中。為開闢DeepLung通路,團隊與商之器合作將平台推廣至國內外市場,同時也與保險業如南山人壽討論未來新型保單開發。
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

本網站中所有資料(包括影音.文字.圖表.數據等) ,均屬於本中心或各該新創企業團隊之專屬財產,如有引用,請確實註明出處來源。 <完整資訊>
財團法人生技醫療科技政策研究中心 版權所有
Copyright © 2012 - 2024 Research Center for Biotechnology and Medicine Policy (RBMP). All Rights Reserved