科技進步神速，人工智慧應用多元，因此藉由跨域合作、共同解決人類社會問題，已成為當前產官學研重要的發展方向。國立中正大學機械系王祥辰教授與國軍高雄總醫院黃健維醫師團隊、高雄醫學大學附設中和紀念醫院吳宜珍醫師團隊、戴德森醫療財團法人嘉義基督教醫院蔡卓倫醫師團隊的合作就是最佳典範。據了解，透過四方合作開發出了一套針對食道相關疾病影像辨識的系統，可在早期就發現死亡率相當高的食道癌病徵，而進行特化訓練，透過系統可重點標記學習醫院提供的食道癌影像，檢測出專業醫生必須累積多年經驗才能判定的早癌病灶。

技術研發主持人、國立中正大學機械系王祥辰教授表示，這項技術利用高光譜影像技術對食道癌影像的頻譜辨識，建立出能夠進行食道癌的病變期數辨別與位置標示的深度學習診斷模型，並將模型透過影像與中正大學研發團隊開發的演算法來模擬光譜數據，並結合深度學習進行食道癌的分類與診斷，依此建構出單步多框檢測器SSD(Single Shot MultiBox Detector，SSD)為基礎的食道癌頻譜資訊的辨識系統。

國軍高雄總醫院院長柯朝元醫師指出，傳統上要發現早期食道癌都是有多年實際經驗的資深醫師容易發現，有了這套系統後可幫助醫生在判斷食道病症的判斷上省下很多心力，並且藉由軟體判斷完成後，以及醫生雙重確認下，更有利於正確判讀診斷，除了患者可以免除碘染色與切片檢查的不適感，在醫療的體感舒適度以及診斷效率上都可大幅提升，未來醫師透過系統的實務使用，相信對於病患是一個極佳的福音。

儘管根據統計，食道癌的死亡率位居十大癌症的第九位，但發生率相對低，也影響研究的樣本數。王祥辰團隊研究成果不僅獲得美國、台灣專利，日前更發表在瑞士跨領域數位出版研究所旗下的國際期刊《癌症》（Cancers）。王祥辰指出，除了辨識速度快且精確，高光譜影像技術還有另一項特色，就是能把一張病理影像擴充為400張，讓樣本數巨量化，克服大數據原本不足的問題。

關於結合高光譜影像與人工智慧在醫療上的相關應用，該團隊將在2021台灣醫療科技展展出，也歡迎各界共同交流討論。

(來源：經濟日報 記者楊鎮州)