台北榮民總醫院放射線部部主任郭萬祐分享聯邦學習和醫療AI的技術與臨床應用。蔡騰輝攝
在醫療AI聯合/聯邦學習(Federal Learning)記者會上，台北榮民總醫院放射線部部主任郭萬祐、台大醫院醫學影像部教授張允中、台大醫學院內科教授王宗道分別從聯邦學習、胸部影像臨床應用的可藉解釋AI、心血管醫療AI聯邦學習研究等應用，分享近期智慧醫療科技的臨床與研究動態。
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肺部浸潤的醫學影像分析系統。蔡騰輝攝
聯邦學習 vs. 集中學習
集中式的資料分析，在統計學上比較容易執行、且模型收斂穩定、較無個資保保護的困難，然而跨國合作門檻高，應用場域較限縮於醫院內、醫療體系內、國家內；相較集中式，聯邦式的資料無需離開醫院、在醫療機構間、國際之間、國與國、國家隊等面向都可合作；然而跳戰在於臨床佈點、實作技巧門檻較高，同時也有合作對象之間互信與資安需要建置和培養。
郭萬祐分享過去2018年與Taiwan AI Labs，以磁振腦轉移瘤影像作為人工智慧模型的資料集合作說道，當時僅透過自家(in-house)1,000多位以治療級標註的病人資料(data set)建立模組，同時與神經外科、神經放射科等多醫師合作，以能在醫師工作站，與既有系統共同搭配運用，上傳資料快速或得判讀結果。
這套系統也以開源方式，將演算法與部分資料置於GitHub上，提供產業參考與討論；2019 年8月也藉由健保署開放的醫療數據、北榮的數據、國網中心的平台與算力，進一步驗證聯邦學習的能力；同時進一步使用GE、Siemens、Phillips國際大廠儀器影像，未來將以聯邦學習的方式，促進Gamma Knife、Cyber Knife、Novalis radiosurgery的應用廣度。
COVID-19肺葉浸潤AI 採樣前即有初步結果
針對可解釋人工智慧於胸部影像的臨床應用，台大醫院醫學影像部教授張允中分享，COVID-19(新冠肺炎)病人的收治過程中，從隔離、胸部X光，到喉頭試劑篩檢，現在已能在採樣篩檢之前，20秒內從胸部X光得到初部結果。
在AI的訓練上，無論肺葉浸潤狀況的標註，以及臨床經驗的對照，都能著實醫學訓練和醫療科技應用；此外，團隊的AI肺結節自動分類偵測系統，也已能輔助醫療體系內外的不同感染、肺結核、病毒感染判別；針對未來聯邦學習的機會挑戰，則是認為避免數據孤島和訓練資料安全都需更妥善討論及規劃。
台大內科9種醫療AI開發 國家級醫療資料應用實例
台大醫學院內科教授王宗道分享關於台灣心血管人工智慧研究群(TW-CVAI)的聯邦學習經驗時說道，台灣擁有世界第一的心臟醫學影像資料庫，從資料共享、在地醫療資料、AI應用等3大方面著手進行，目前團隊已開發了9個醫療AI軟體，包括心臟升降主動脈區域自動分割AI、心包膜脂肪自動計算AI模型、冠狀動脈內緣自動分割、冠狀動脈狹窄自動偵測等。
在利用健保資料庫研究的王宗道分析，健保資料庫的電腦斷層(CT)是沒有打顯影劑的數據，也因此在與院內的資料互相交叉分析、訓練的時候，仍有一些需要調整之處。
透過SegResNet、Attention gate 為基礎的深度學習模型來訓練的團隊，必須將很薄的心包膜一片一片標記出來供電腦學習，同時，因為心臟是不斷跳動的器官，往往在3mm的大小之間，醫師就要判斷疾病與可能採取的治療方式，也因此，心臟影像擷取的技術，以及影像分析的精準度，也都有賴各界共同提升；升主動脈鈣化對健康沒有立即的影響，降主動脈鈣化才有較高的短期危險。
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November 05, 2020 at 02:10AM
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