在傳統醫療現場中，常會看到的民眾在不同科別中奔波候診，針對各種健康問題要安排多次的放射線檢查，耗費大量的時間與精力外，也增加心理負擔和醫療成本。
專攻人工智慧研究的臺北醫學大學前副校長陳震宇領軍，2023年成立了「神瑞人工智慧」，致力以AI技術促進醫學影像創新應用，推出DeepLung-CAC心肺篩檢平台，今年九月已正式取得衛生福利部食品藥物管理署頒發TFDA醫療器材軟體許可證，可有效做到「心肺一起篩」，只要進行一次肺部低劑量電腦斷層掃描（LDCT），即可偵測肺結節及心臟冠狀動脈鈣化風險，未來更將增加骨質疏鬆風險與慢性阻塞性肺病（COPD）等疾病風險偵測功能。相信未來在醫療院所及健檢中心的普及推廣下，能為國人提供更全面、更高效的健康管理服務，實現疾病早期偵測與預防，降低疾病致死率。
一次LDCT檢查，及早偵測出四種疾病風險
擁有公共衛生專業背景的「神瑞人工智慧」執行長張曜吉表示，肺癌已是全世界及台灣癌症死因的首位，肺部低劑量電腦斷層掃描（LDCT）證實是早期發現肺癌的重要篩檢工具，他感慨地說：「肺癌越早發現，治癒率越高！可惜約60~70%的肺癌病患在確診時已處於晚期，錯過了治療時機，存活率低於三成。我們希望運用AI技術來跟時間賽跑，做到AI精準預防、及早治療，提高肺癌零期與第一期被篩查出來的機會，存活率可高達九成以上。」
台灣將面對超高齡社會的來臨，中高齡族群更應重視預防醫學。除肺癌與心血管疾病占國人十大死因前兩名外，骨質疏鬆症是全球第二大的慢性疾病，國人65歲以上民眾約每7人就有1人骨質疏鬆，摔倒後容易造成骨折，加速了長者失能殘疾或死亡的機率。另根據2019年世界衛生組織統計，吸菸或長期暴露於空污環境下產生的慢性阻塞性肺病（COPD），為全球十大死因第三名。
針對上述疾病，DeepLung-CAC搭建的AI多模影像精準健康平台，使用者可透過一次肺部低劑量電腦斷層掃描(LDCT)所產生成約300-500張的影像內容，達成「一圖多用」，未來能在5分鐘內可快速偵測肺結節、冠狀動脈鈣化、骨質疏鬆和慢性阻塞性肺病（COPD）等四種疾病風險，輕鬆實現「一鍵自動生成報告」，大幅增加影像篩檢效率與品質，降低患者輻射暴露量外，還能輔助專業臨床放射科醫師進行結果判斷，減輕製作文字報告的負擔，提高臨床工作效能3~5倍。
團隊運用AI深度學習，建構4項檢測模組
在政府推動精準醫療政策及AI產業應用的浪潮下，2018年科技部推動「醫療影像之巨量資料建立與應用研究專案計畫」，臺北醫學大學開始投入蒐集心、肺、脊椎醫療影像資料庫的建立，篩選同時涵蓋肺癌、冠狀動脈鈣化、骨質疏鬆與慢性阻塞性肺病檢測影像的案例，團隊以3D深度學習演算法，建構Lung Rads(肺癌)、CAC(冠狀動脈鈣化風險預測)、BMD(骨質疏鬆風險預測)和COPD(慢性阻塞性肺病)等四大檢測模組。 （相關報導： 風傳媒舉辦首屆「AI醫療領航論壇暨頒獎典禮」 盼AI醫療成台灣產業先鋒 ｜ 更多文章 ）
本套軟體現已實際應用在臺北醫學大學附設醫院、衛生福利部雙和醫院、台北市立萬芳醫院與其他多家大型醫療院所，至今已累計超過25,000例個案進行肺癌篩檢報告。盼望此項AI創新應用技術，能改變台灣現有臨床工作流程，減少重複檢查，降低醫療成本，找出醫療掃描影像中潛藏的細微資訊，提高早期疾病偵測的準確性，成為守護全民健康的最佳利器！
