台大醫院醫神計畫與威強電集團威聯通共同開發 皮膚科疾病分類(AI-CDSS系統)



"作為 QuAI 團隊的一份子,看到我們的研究成果為國人健康帶來實質的幫助,是一大幸福。未來 AI 的發展,必須與產業密切交流,發展出更多 AI 應用。各產業也必須思考各層面導入 AI 的可能。我們該思考的也許不是 AI 將會取代掉哪些工作,我們更該積極思考的是, AI 如何能協助人類完成更多工作,創造出更細緻的人機分工。"

- QNAP QuAI 模型架構工作小組召集人 Dennis Chang






NTU x IEI x QNAP 人工智慧醫療案例:

由台大醫院皮膚科主治醫師詹智傑所帶領醫神計畫團隊與威強電集團威聯通共同開發「皮膚科疾病分類(AI-CDSS系統)」,建立人工智慧(AI)平台與手機App程式,藉由患者疑似皮膚病灶處拍照後,可協助醫師判別皮膚科常見但有時無法確診的五類疾病:分別為基底細胞癌(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),增加臨床診斷準確度,減少對患者的侵入性檢查。


醫師能透過專屬手機App替患部照一張相片,由人工智慧(AI)判讀,作為初步快篩良惡性腫瘤的輔助工具,準確度高達9成。




相關報導:

其他QNAP 醫療AI 案例 - 眼睛的癌症:老年性黃斑部病變

如果 QNAP 能夠透過 AI 技術,提升醫師對醫學影像判讀的效率與準確率,對於醫療品質的提升將大有助益。 除了獲得大量醫學影像可供分析外,QuAI 團隊 也需要汲取醫師的專業知識,協助進行醫療資料的標記及定義分類,逐步建立起資料判讀的模型,並透過深度神經網路(Deep Neural Network)演算法各種實驗分析,不斷地循環這個過程,持續改善及最佳化模型架構和演算法,完成醫療影像的診斷模型程式。有了台灣權威的醫師群協助標記醫學影像,QuAI 團隊對於完成這個醫療 AI 專案更具信心。經過雙方的密切討論,終於選定了主題:老年性黃斑部病變(Age-related Macular Degeneration)智慧醫療輔助診斷系統。

完整介紹 https://www.qnap.com/zh-tw/case-studies/quai-medical-ai/

關於QNAP NAS在醫療應用:醫療領域的資料儲存解決方案 此專案首要的面對的問題,是如何為大量 OCT 影像找到一個合乎規範的儲存空間。數位醫療資訊 (即 ePHI) 有高私密性特性。根據醫療產業的要求,醫療資訊及檔案必須長時間存留(法定期限為七年),需要完整備份,且符合 HIPAA (聯邦健康保險法案,又稱健康保險可攜性和責任法案) 的規範。QNAP NAS 的高安全性不僅能符合 HIPAA 規範,QNAP 更於 2018 年 1 月宣布擴大整合 Orthanc 軟體套件。Orthanc 專為醫療照護產業所設計,是一款輕量化的專業醫療影像服務軟體,能將 QNAP NAS 變為強大的輕量級醫療影像擷取與傳輸系統 (Picture Archiving and Communication System, PACS),可大幅提升醫學影像處理的工作流程。只要將所有的醫療數位影像 (Digital Imaging and Communications, DICOM) 輕鬆地集中儲存在 NAS 中,並運用先進的網頁版 DICOM 檢視器,便可大幅簡化醫學影像分析流程。

之前在Computex 展出回顧:




QNAP AI訓練應用 TS-288X & QuAI



完整影片介紹:


  
QNAP AI推論應用 VPU & OpenVINO

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