公告日期

2019-06-25T16:00:00Z

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臺大AI-皮膚疾病分類 Classification of dermatological diseases CDSS系統成果發表

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20190626 臺大AI皮膚疾病分類CDSS系統
臺大AI皮膚疾病分類CDSS系統

20190626 詹智傑醫師說明臺大AI皮膚疾病分類CDSS系統
詹智傑醫師說明臺大AI皮膚疾病分類CDSS系統

20190626 臺大AI皮膚疾病分類CDSS系統成果發表
臺大AI皮膚疾病分類CDSS系統成果發表

20190626 臺大AI皮膚疾病分類CDSS系統研發團隊
臺大AI皮膚疾病分類CDSS系統研發團隊

臺大醫院新聞稿

2019年6月26日

臺大AI-皮膚疾病分類
Classification of dermatological diseases
CDSS系統成果發表


  • 臺大醫院賴飛羆醫務秘書、臺大醫院皮膚部詹智傑
  • 威強電執行長江重良 專案管理處林英儒、威聯通資料智能應用研發處 李碩卿 陳雲濤

一般民眾會因皮膚新長出之痣、斑點或原有皮膚變化而就醫,但需要非常有經驗之皮膚科醫師肉眼判斷,或再進行一系列檢查方能確診。因此為了輔助醫師在門診時能快速判斷皮膚疾病狀況,即時提供後續建議,臺大醫院醫神計畫團隊與威強電集團威聯通共同開發「皮膚科疾病分類(AI-CDSS系統)」技術,建立人工智慧(AI)平台與手機App,提供智慧專家意見。

皮膚科疾病分類AI-CDSS系統,利用人工智慧演算法,以國人之皮膚狀況與變化為基準,並依據實際病理切片報告為訓練標準答案,採用三種知名的深度學習架構:Inception V3、NasNet 以及 Inception ResNet V2之模型分析結果,在第一階段測試資料驗證之準確度已達九成。於綜合分析每一張影像後,系統以疾病可能性的長條圖形式,快速提供判讀結果供臨床醫師參考,作為初步快篩良、惡性腫瘤之輔助系統。

利用此平台自動判讀皮膚科的五類疾病,分別為基底細胞癌(BCC)、黑色素瘤(Melanoma)、鱗狀細胞癌(SCC)、痣(Nevus)、脂漏性角化症/老人斑(SEB K)。其中前三類是不可忽視的惡性皮膚腫瘤,與後兩類良性的痣或老人斑有時難以區別,若在醫師臨床診斷之外加上智慧判讀輔佐,將可減少過度或不足的後續檢驗,帶來醫病雙贏。執行時僅需將病人皮膚病灶處拍照後上傳至系統分析,幾秒內就可以在手機上顯示判讀結果,於醫師臨床診斷時快速提供類似第二專家意見,目前已於臺大醫院皮膚科門診驗證試用中,藉此系統能在短時間內提供診斷建議,讓病人能迅速獲得後續治療方針。本平台也正於門診實際應用並蒐集新影像資料,進行第二階段模型訓練與驗證。

附件
建立日期 2019/6/26 下午 01:55,建立者: 劉宣昕
上次修改日期 2019/6/26 下午 06:56,修改者: 劉宣昕
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