胰臟癌在早期難以發現，致死率又高。臺大醫院廖偉智醫師團隊開發的「PANCREASaver 助胰見」系統結合二維及三維深度學習、影像組學等尖端技術，可以在電腦斷層影像上進行2公分以下的胰臟癌偵測，已獲得美國FDA的突破性醫材資格，更即將在台灣提供自費服務...

胰臟癌為台灣第7大和美國第3大的癌症死因，5年存活率低於10%，是致死率最高的癌症。由於早期幾無症狀、難以發現，但易轉移、惡化速度極快，高達80%以上的病患確診時，已屬晚期甚至末期，治療效果有限。然而，研究也顯示若能在腫瘤小於2公分時即進行偵測並及早治療，則五年存活率可提升至80%。

電腦斷層攝影（CT）是偵測胰臟癌的主要工具，根據台灣衛福部數據顯示，40-65歲國人三年內有接受健康檢查的比例高達6成以上，每年全台灣約有90萬人次進行腹部CT檢查，但早期胰臟癌在CT影像上常難以辨識，約4成的小於2公分的胰臟癌在CT上被遺漏而錯失治療契機，因此亟需能提升CT偵測胰臟癌能力的創新工具。

早期胰臟癌不易辨識，形成治療上痛點

臺大醫院廖偉智醫師團隊所開發的PANCREASaver「助胰見」是創新的端到端自動化人工智慧電腦輔助診斷系統，可分辨CT影像是否有胰臟癌並指出腫瘤位置。廖偉智指出，PANCREASaver具備能偵測早期胰臟癌的獨特優勢，可輔助醫師在判讀腹部CT影像時，提升早期胰臟癌的偵測率。

※PANCREASaver胰臟癌檢測流程圖（來源：生策中心）

在前期研究成果中，醫師必須先行提供胰臟器官相關的位置標註，才能進行AI胰臟癌偵測的模型分析。廖偉智團隊達成關鍵性突破，克服高維度與高噪聲資料分析的關卡，省去繁瑣的人工標示，直接讀取腹部CT影像，並利用演算法進行自動化前處理，再加上最先進的人工智慧技術與創新集成模型，準確判斷影像中是否有胰臟癌並且加以定位。

PANCREASaver合併使用深度學習（Deep Learning）及影像組學（Radiomics）技術進行分析，進一步提升感測的敏感度及特異度，可準確辨識早期胰臟癌。在臺大醫院的研究驗證顯示，PANCREASaver偵測胰臟癌的敏感度高於放射科醫師，能偵測92%放射科醫師未發現的胰臟癌，且對小於2公分的胰臟癌之敏感度更高達92.1%。在全國性真實臨床資料驗證中，該系統達到敏感度91.8%及特異度82.2%的水準，而且對於小於2公分的胰臟癌敏感度可達74.7%。

PANCREASaver已取得TFDA醫材認證，將在台大醫院提供自費服務

以PANCREASaver輔助醫師判讀影像可加速診斷過程，協助提高診斷正確率避免漏失，更有助於醫療團隊更快速的制定治療計劃。

※PANCREASaver可同時顯示原始影像與AI標註之胰臟癌與腫瘤位置影像（來源：生策中心）

該套系統已獲得美國FDA的「突破性醫材（Breakthrough Device）」資格，FDA甚至主動輔導取證過程以及提供廖偉智團隊保險支付業者（payer）管道，團隊正積極準備美國醫材取證。PANCREASaver也已於2023年7月取得台灣食藥署（TFDA）醫材許可證，近期就會在台大醫院提供自費服務，日後也可望推廣到其他醫療院所。

未來，廖偉智表示，團隊將進一步發展各種能解決胰臟領域中其他醫療痛點的的智慧工具，並將開發PANCREASaver過程所得的技術及經驗，延伸至其他腹部器官，打造更全面的AI影像診斷解決方案。