日本展开放射影像AI分析实例学习
2019-03-28 09:03:02
藉由IT技术、特别是人工智能(AI)协助，进行放射线影像诊断的医疗技术，成为全球医疗界积极研究的智慧应用发展项目。随日本医疗界认识到深度学习人工智能的能力后，日本厚生劳动省已确定准则与责任归属，现在各大医院均积极引进，有多种技术都已进入临床测试阶段。
现在日本最重视的领域，是以人工智能进行核磁共振(MRI)影像的癌症分析，癌症若能早期发现早期治疗，就有办法在对身体影响最小的情况下提前治愈。但早期发现的困难，不只在病患通常没有察觉而不会赴医院检查，还有病灶不明显而疏忽，甚至更麻烦的，从重症部分转移的癌细胞没能及时发觉，严重时已难处理。
日本东京板桥区的私立大学帝京大学(Teikyo University)医学部教授古德纯一，就是研究用人工智慧分析脑部核磁共振影像，借以判别是否有其他部分的癌细胞转移到脑部的技术，由于头盖骨影响，只有特殊状况医生才会选择切开脑部检查，通常只能仰赖核磁共振等影像，对初期转移的癌细胞很难确认。
古德纯一表示，人工智能对医生判断癌细胞种类与发展状况，是很好的辅助工具，不仅正确度已超过90%，避免人为疏忽，还能节约医疗费用，减轻患者身体负担。
原本厂商担心，诊断失误责任是在厂商还是医生，而日本厚生劳动省在2018年12月定义，人工智能只是辅助诊断工具，最终诊断还是要由医生负责，同样也禁止纯靠人工智能的诊断医疗事业，让医界与厂商有明确分工，现在临床实验开始加速进行。
当分工明确后，日本医界随即提出要求，希望人工智能能有说明诊断原因的能力，因为医生不能信任判断模式黑箱化的技术，医界可以提供资料学习甚至认证，但也希望厂商能提出让医生了解判断机制的方式，这就成为IT厂的下一个努力方向。
日商Radiomics最新进行人工智能医疗影像分析技术，是结合放射线影像技术与基因技术的Radiogenomics，藉由分析癌症患部影像，以及另行采取的特定MicroRNA浓度，进行更精密的癌症分析，目前日本由千叶县及千叶大学(Chiba University)进行合作研究，预定2022~2024年可实用。
癌症外科手术后通常还需配合化疗，而化疗很伤身，要仔细调整，MicroRNA浓度本身是很重要的参考资料，而Radiogenomics可让检测时间缩短为6~7小时，现在被视为全新的癌症治疗方法，特别对现有治疗方法很难处理的胰脏癌有效。
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