【健康醫療網／記者林怡亭報導】臺北榮總過去曾與台灣人工智慧實驗室組成聯合研究團隊，成功研發腦瘤人工智慧診斷模型-DeepMets®，在診斷腦轉移瘤的敏感度與準確度上，高達96%與86%，如今研究團隊再聯手合作參與衛福部健保署「全民健康保險資料人工智慧應用服務」試辦專案，成功研發精進版DeepMets®-Plus，建立國家級腦瘤人工智慧診斷模型。
健保署影像資料庫 成功建立人工智慧診斷模型
此次研究成果，臺北榮總也與交通大學、陽明大學，與瑞典哥德堡Chalmers科技大學跨國合作，透過共享模型方式，以「量大質優」且「兼顧個人隱私」的研究方法，建立跨國腦瘤醫學影像人工智慧診斷模型。臺北榮總放射線部郭萬祐主任指出，藉由運用健保署雲端集中式影像資料庫，克服來自不同醫療院所、不同廠牌影像資料的異質性，預期未來將可幫助提升我國發展醫療輔助人工智慧模型的效能及學術高度。
非集中式影像資料集 不用擔心個人影像資料外洩
郭萬祐主任解釋，非集中式影像資料集的研究方法，是將各參與的研究據點，各自訓練出來的人工智慧模型上傳集中到聯邦學習中心，再以數學及統計的方式將模型整合、精進後再下放回各原始研究據點，導入原臨床場域試用，過程不僅不用擔心觸及個人影像資料，也可以共享模型方式達到量大且質優的研究方法。
臺北榮總模型開發實作 驗證臨床上可行性
目前臺北榮總已將三年來執行科技部「醫療影像之巨量資料建立與應用研究」專案當中的三千多例腦瘤磁振造影資料，在國家高速網路與計算中心模擬多家醫療院所及聯邦學習中心的虛擬環境中進行模型開發實作，並驗證臨床上以聯邦學習開發腦瘤人工智慧診斷模型實作的可行性。郭萬祐主任強調，未來也將開啟國內與國際人工智慧合作研究，可望開發更多發展空間。
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資料來源：健康醫療網 https://www.healthnews.com.tw/readnews.php?id=46546
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