癌與痣傻傻分不清 臺大AI神判幾秒搞定

臺大醫師詹智傑表示，臺大的皮膚疾病分類系統對偏鄉是很棒的醫療幫手。（陳志祥攝）

皮膚科醫師最常搞錯的「基底細胞癌」、「黑色素瘤」與「痣」區別的困擾，臺大醫院發表一套「皮膚科疾病分類(AI-CDSS系統)」技術，結合人工智慧(AI)平臺與手機App，提供智慧專家意見，幾秒鐘之內可以輕易解決這個問題，準確率已達9成。

臺大醫院副院長餘忠仁表示，西方醫學就是歸納分析，加上臨牀的治療，不過因環境影響可能做出不適當的治療，而人工智慧不會勞累，同樣藉由資料歸納優化自己，臺灣有優秀的資訊業與醫療水準，兩者結合可以在世界佔有一席之地。

臺大的「醫神計劃」與威強集團開發「皮膚科疾病分類系統」技術，利用人工智慧演算法，以國人的皮膚狀況與變化爲基準，依據實際病理切片報告爲訓練內容，建立學習模型分析，目前第1階段測試的準確度已達9成。

這套系統可以快速提供判讀結果讓臨牀醫師參考，做爲初步快篩良、惡性腫瘤的輔助系統，臺大醫務秘書賴飛羆表示，這套系統只要5個月就開發出來，主要是臺大醫院有豐富的資料庫支援。

利用這套系統可以判讀皮膚科5類疾病，分別爲基底細胞癌(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3類是不可忽視的惡性皮膚腫瘤，後2類良性的痣或老人斑有時難以區別。

臺大皮膚部醫師詹智傑指出，選擇這5個疾病中，3種惡性的皮膚腫瘤與2個常見的良性皮膚腫瘤，老人斑常被誤以爲壞東西，會有過度處理，而痣大部分是良性，但是常有惡性黑色素細胞誤以爲是痣，因而延誤治療。

執行皮膚科分類系統只要將病人皮膚病竈處拍照後上傳至系統分析，幾秒內就可以在手機上顯示結果，在醫師臨牀診斷時快速提供類似第2專家意見，現在臺大門診已經實際應用、蒐集新的影像資料，進行第2階段模型訓練與驗證。