▲郭萬祐表示，北榮的人工智慧影像判讀技術，未來在各科別都會有多元應用。蔡騰輝攝
在醫療人工智慧(Medical AI)技術與應用當中，包括影像判讀、病歷分析、生理數值統計運算等方面，臺北榮民總醫院(以下簡稱北榮)放射線部主任暨國立陽明大學醫學院教授郭萬祐說，現在有不少與資通訊大廠以及新創團隊合作的計畫。已經導入的人工智慧腦瘤自動判讀系統(DeepMets)，也已經將判讀時間大幅縮短至20秒以內，提升醫師的工作效率和正確性。
人工智慧腦瘤判讀系統：30分鐘縮短至20秒
針對北榮的人工智慧與數位病理技術應用發展，郭萬祐表示，現在與許多資通訊大廠和新創團隊進行合作，其中已啟用的就是與台灣人工智慧實驗室(AILabs)共同合作、耗時6個月開發、透過8,000多筆資料訓練而成的人工智慧腦瘤自動判讀系統(DeepMets)，同時也認為「放射線醫學整合新科技」將會形塑智慧醫療新型態。
已於2018年11月14日正式在北榮放射線部上線啟用的DeepMets系統，能夠快速診斷腦轉移癌與聽神經瘤的狀況，提供醫師再次確認與提供更深度的判讀輔助，不僅能夠讓過往30分鐘以上的判讀過程縮短至20秒鐘以內，同時間，可以依照醫師的協助校正，讓人工智慧再次學習，未來的判讀正確性也會從現在的95%持續提高、處理時間也可望再縮短。
導入AI系統後，醫師在使用醫院醫療影像儲傳系統(PACS)系統判讀腦部MRI影像時，可以直接將影像傳送至DeepMets分析，AI即時運算後，能在幾秒內，判斷腫瘤所在的位置與體積大小，大大降低醫師的判讀時間。在使用回饋上，醫師與相關醫事人員都認為系統不僅大幅提升工作效率，同時也能夠讓醫學人員更加懂得掌握科技的技巧與重要性。
人工智慧發展：應用與法令要並行
北榮將在6月22日週六於台北國際會議中心舉辦的智慧醫療應用研討會，聚焦智慧醫療的行政管理、醫學教育、護理照護等三大面向。郭萬祐表示，醫療人工智慧等新科技的發展，除了要整合跨域專家以外，在法令的沿革上也要有更多的專家共同參與。比方說，過往法令都是規定哪些東西可以做，產業才跟著做。
然而，這樣正向表列的方式，有時候也讓創新科技無法快速伸展。對此，郭萬祐說，現在已經有許多法律專家與前輩，積極透過預防法律與監管沙盒等概念，讓小部分的新科技應用先行，在有限度的場域試做，等一切技術穩定與環境更成熟的時候，再在法令上有較大的改革。
醫師與工程師的合作
北榮病理部與主攻數位病理和癌症影像標註的雲象科技有產學合作，另外與廣達、宏碁、緯創、台灣人工智慧實驗室都有簽合作備忘錄(MOU)。郭萬祐相當看好醫療影像人工智慧的發展，並且認為未來懂得使用AI的醫師，將能省下更多時間，用以增進醫病關係與相關研究。
在醫療人工智慧的技術發展與應用上，郭萬祐強調尊重病患對資料的自主性、建立個人資訊的主張與補強等配套機制。跨業專家共同參與和產生共識，如此一來，才能讓有醫療專業與資訊專長的醫療人員與業者共組組織學習和協作。