成大醫院蔡依珊教授團隊整合醫療影像AI建模前期、開發所需的繁瑣流程，建立專利iXentric AI加值醫療資訊智慧化整合平台，以一站式平台將建置模型前所需的複雜作業流程大幅簡化，透過臨床醫療與資訊工程的跨域整合讓醫療數位轉型更符合臨床診斷與研究需求...

醫療科技一直是台灣最強悍的軟實力之一，但儘管臨床技術位於世界頂尖，但醫療院所最容易遇到的痛點就是，醫事設備常跟不上世界頂尖潮流，又或者硬體滿足臨床需求，但軟體則仍是多年前所使用的系統。多年來，醫療院所要建立一個新的模型，必須透過多個單位的協助完成資料檢索、影像下載、輸出標註影像、建立標註專案以及專案完成後的最後輸出等相關工作。時常發生這些複雜的過程都得在不同程式、甚至是不同單位、廠商的協助下才能完成。成大醫院蔡依珊教授團隊看準這項臨床未被滿足的需求，整合醫療影像AI建模前期、開發所需的繁瑣流程，將建置模型前所需的複雜作業流程能在同一平台完成，建立專利iXentric AI加值醫療資訊智慧化整合平台，盼透過臨床醫療與資訊工程的跨域整合與國科會專題研究計畫經費補助讓醫療數位轉型更符合臨床診斷與研究需求。

iXentric AI加值醫療資訊智慧化平台讓臨床資料蒐集不再是醫院研究人員的夢魘

台灣南部醫學中心之一的成大醫院成立30餘載，有相當豐富且巨量的醫療資料與影像，蔡依珊教授團隊將多年累積的海量醫療影像(如: DICOM、JPG與PNG)及醫療資料(檢驗報告與病歷)透過標註影像及自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)自動串接建立iXentric AI加值醫療資訊智慧化平台，將所有建立模型所需要的流程化繁為簡地整合至自動化醫療影像開發模組。

iXentric AI加值醫療資訊智慧化平台與坊間僅有專案管理及影像標註的產品不同，透過一站式規劃設計，將資料探索、專案申請、專案審核、專案管理、影像標註再到座標匯出整合至平台中，其中iXentric AI加值醫療資訊智慧化平台更透過五大核心特色，讓臨床資料蒐集不再耗時耗力與繁瑣複雜:

1. 影像申請審核流程：申請通過審核自動產生專案及生成去識別影像專案。
2. 整合搜索引擎：報告及影像資料篩選項目增加，透過搜索引擎技術提升搜索速度，自動搜尋對應之影像資料，供專案使用。
3. 呈現2D/3D重疊率：可彈性挑選不同標註版本，計算不同標註者的2D/3D標註重疊率，進行標註品質比對，AI影像切割任務的統計量化指標IoU(Intersection-Over-Union)與Dice係數(Dice coefficient)更達平均83.9%與90.6%。
4. 2D/3D去識別化及標註資料匯出：增加多元輸出資料方式，可依照整批專案或增加單項檢查號匯出。
5. 輸出Radiomics影像組學CSV檔：整合pyradiomics，具一鍵輸出功能，免除系統整合及資料傳輸的不便利性。

而其中，醫學影像標註2D、3D重疊率呈現，可與個人多次或他人的標註進行重疊率驗證，可確認標註品質等，以及將影像組學一鍵整合，減少資訊人員反覆拋接，皆為目前市場中未有的關鍵技術。

※成大醫院蔡依珊教授團隊以五大核心特色設計建構iXentric AI加值醫療資訊智慧化平台。(圖片來源：成大醫院蔡依珊教授團隊)

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