北醫大跨國研究團隊在AI醫療的新突破,透過抽血找出罹癌風險

臺北醫學大學主導的跨國研究團隊利用AI人工智慧,透過一般健檢的抽血數據,就可發現未來可能罹患癌症的高風險族群,該研究於2020年3月16日下午4點發表於「Nature」旗下的《科學報告期刊》(Scientific Reports)。

臺北醫學大學醫學資訊研究所副教授雪必兒(Shabbir Syed Abdul)指出,這項研究主要透過人工智慧(AI)進行,以機器學習演算法,再以細胞群落數據(Cell Population Data, CPD)篩檢惡性血液腫瘤。研究團隊蒐集韓國首爾建國大學(Konkuk University)附設醫學中心共882個血液腫瘤案例,其中457例為惡性,425例非惡性。接著以SGD、SVM、ANN、線性模型、邏輯迴歸等7種模型進行AI學習,再讓AI針對這些血液腫瘤案例的抽血數據進行判讀,結果發現ANN的診斷率最高,高達93.5%。【右圖:印度籍的雪必兒副教授因卓越的研究表現,於2017年已取得臺灣的僑永久居留證「梅花卡」】

這項研究有韓國、斯洛維尼亞及沙烏地阿拉伯等國共同參與。雪必兒副教授表示,由於血癌不如其他癌症容易診斷,通常需要配合血液抹片以及骨髓抹片檢查,許多患者發現時往往都已是中末期,錯過最佳治療時期,而這種新的篩檢方法則可以在病人的常規健檢中,從抽血檢查就能即早發現風險,及早因應,研究成果令人振奮。

根據經濟合作暨發展組織(OECD)最新公布的全球癌症發生率,臺灣癌症發生率為每10萬人口就有296.7人,已名列全球癌症發生率第10名,另根據衛生福利部的死因統計,國人近年每年死於癌症的人數已逼近5萬人,不但影響患者與家人之生活品質,更造成龐大的醫療費用及支出,如何有效防治癌症,已成當前重要課題。【左圖:只要透過現行抽血數據加上AI的輔助分析,就能發現民眾未來罹患淋巴癌、血癌等惡性血液腫瘤的風險高低】

雪必兒老師表示,該研究結果讓醫療院所只要透過現行抽血數據加上AI的輔助分析,就能發現民眾未來罹患淋巴癌、血癌等惡性血液腫瘤的風險高低,民眾不需再做額外的檢驗,既可節省醫護人力,減少醫療用及時間等成本,也可收早期發現,早期治療,減緩癌症死亡率之效,值得期待。(文/醫學科技學院.秘書處)

由 joycechin 發表於 April 15, 2020 03:58 PM | 發表意見於FB
收藏此文: 加入Google書籤 網路書籤

« 北醫大衍生新創公司推出「皮膚好朋友ASKiN」,用LINE就可以享受皮膚科醫師的線上諮詢平臺 | 回到電子報首頁 | 萬芳醫院代表北醫大獲得衛福部「推動臨床試驗發展計畫」4年,第1年補助金額逾2,500萬元 »