台大医院全面部署胰脏癌影像 AI

快速阅读: 《医疗保健 IT 新闻》消息，台大医院推出基于AI的胰腺癌诊断服务PANCREASaver，能自动分析CT图像并标记病灶，已在多个科室应用。该系统敏感度高、准确率超90%，获多国认证。未来将扩展至其他胰腺疾病，并引入更多数据提升精度。

台大医院近期推出一项基于人工智能的胰腺癌诊断成像服务。自2024年底起，这项服务以自费形式在台大医院医学影像部门上线，其核心是一项号称全球首创的人工智能系统。这项由台大医院携手台大应用数学科学研究所共同研发的PANCREASaver，借助深度学习算法及多图谱训练数据集，可自动分析CT扫描图像、描绘胰腺并标记可疑病灶。此系统已无缝整合至台大医院的PACS系统中，并可在胃肠科、外科、肿瘤科等多个科室使用。

在国家临床验证试验中，该人工智能系统展现了卓越性能：对小于2厘米的早期胰腺肿瘤检测敏感度达80%，整体诊断准确率超过90%。这一技术不仅获得了台湾食品药物管理署的监管批准，还赢得了美国食品药品监督管理局的突破性设备认定。

为何如此重要？台大医院指出，胰腺癌是医疗界公认的诊断与治疗难度最大的癌症之一。近年来，台湾胰腺癌死亡病例持续上升，但其五年生存率依旧徘徊在约10%左右。早期胰腺肿瘤，尤其是直径小于2厘米且肉眼难以辨识的病灶，传统检查手段常无法及时发现，导致约40%的病灶被遗漏。为此，PANCREASaver背后的科研团队潜心研发了这款AI系统，旨在攻克胰腺癌诊断难题。

目前，研究团队正积极拓展该系统的应用场景，将其应用于其他胰腺相关疾病，例如胰腺炎和胰腺囊性病变。同时，团队正在引入更多模态影像及临床数据，以提升系统的覆盖范围与诊断精度。

放眼全球，类似趋势正在兴起。例如，富士通与日本东北综合医院联合开发了一款针对早期胰腺癌诊断的人工智能驱动解决方案，该方案自2022年起启动研发，通过富士通基于匿名化胰腺CT图像训练的人工智能实现精准诊断。与此同时，台大医院也在推进大型语言模型的研发工作。去年年末，该院引入两台全新超级计算机，这为其将更多类型数据融入大型语言模型（LLMs）奠定了基础。医院计划打造多模态LLM，以此优化运营流程，进一步提升患者服务水平。

(以上内容均由Ai生成)