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眾所周知，部分癌症之所以難以治癒是因為難以在早期發現。根據『衛福部國民健康署癌症登記資料』顯示，肺癌在十大癌症排行第二、七成患者診斷時已經是末期。高危險群透過低劑量電斷層篩檢，有助於早期發現肺癌。但是切片影像眾多，要從中判讀結節並篩出癌細胞，無疑是大海撈針。有鑑於此，北醫透過標註結節，讓AI完成自動偵測，以巨量的資料分析幫助醫師早期發現癌症，減少醫師重複性工作的時間，並更有效率給予療程建議。

       

肺癌常被稱為沉默的殺手，因為初期病患並無明顯症狀，一旦確診，有七成患者已經是末期。透過低劑量電腦斷層篩檢，是診斷早期肺癌的利器之一。然而，一位病患所做的電腦斷層掃描會產生超過500張切片影像，醫師要從眾多切片影像中用肉眼觀察圖像，找到一個一個肺結節，然後進一步判讀是良性或惡性，彷彿大海撈針。

另外，受檢者透過低劑量肺部電腦斷層的篩檢，也許並未真的罹患肺癌，但電腦斷層仍有很高機會偵測出其他良性病變，這將無可避免地會引起焦慮，並使用後續更多醫療檢查，也可能必須等待一次又一次的追蹤。這些等待的過程，是對醫療資源的耗損，也讓患者承受莫大的心理壓力！

為了協助醫師提升分析斷層掃描影像的效率，與準確率，使用深度學習來訓練人估智慧演算法，能協助醫師早期發現癌症，精準找到病變的肺結節，並自動偵測病灶範圍、計算大小，在最短時間內找到癌細胞。

北醫團隊建置肺癌資料庫，已由放射科醫師完成1,500例電腦斷層影像深度標註。另一方面，也將病理切片影像進行掃描，製成解析度60K x 60K、平均1GB的數位檔案交由病理科醫師進行病灶標註。透過嚴謹標註與AI模型開發，將能協助肺癌病理分類、診斷與預後預測。

人工智慧運用在醫療上，為醫師爭取更多時間，緩解了醫療資源的不足，從而提升診療效率，最終為患者創造最有益的利多。