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醫學影像大數據 關聯智能醫療發展

2018-10-13 08:38經濟日報 翁永全

通常醫學影像大數據是指數據量和數據,形式如數字、文字、圖像、聲音等。目前90%以上的醫療數據都來自影像,利用智能醫療來與醫學紀錄交叉比對,可幫助醫生精準診斷,挽救患者的生命。

IBM的Watson 計畫,進行智能醫學影像分析,並收購醫學成像設備商Merge Healthcarec,幫助醫生及醫院儲存分析CAT、X射線及其他醫學影像;IBM計劃將Merge整合到自身的Watson人工智慧技術,使兩者資源合一,相互提供資源。

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大數據快速發展,使醫院改變傳統的醫療模式,達到疾病早期預防、診斷及治療。北京醫院等知名醫院聯合展開中國人的『數字肺』計劃,揭示支氣管、肺血管和肺實質結構與肺部的疾病關係,便是採用數據挖掘與量化分析技術,獲得重大的成效表現。

上海多家大型醫療機構也合作展開『上海地區早期肺癌的影像篩查及診斷研究』項目,建構早期肺癌篩查平台影像大數據。該項目通過多家醫院多中心採集,研究肺癌病例數據樣本,建立了肺癌篩查及早期診斷的標準流程,幫助醫生減少漏診。早肺癌難以發現、容易漏診,肺癌篩查平台融入肺癌計算機輔助檢測(CAD),可自動精準識別影像中直徑更小的肺結節,提供大小、密度等參數供醫生參考;實施『雙盲模式』,第一份報告不參考CAD 檢測作為初診,第二報告參考CAD 完成終審報告,人機戶對照參考,改變醫生主觀診斷,減少漏診機率。

影像大數據挖掘大致分為結構和非結構數據挖掘。前者包括:數值型數據、字符型數據,日期型數據;非結構數據挖掘有常見的自然語言、文本數據、各種圖像數據、音頻數據等。

醫學影像數據挖掘屬於非結構挖掘,特點有:1.影像數據,一般具有相對的含義,而結構化數據則是絕對含義;2.影像內容的理解具有主觀性的特點,對影像信息有多種不同理解;3.影像信息種包含影像數據對象空間關係。

影像數據挖掘方案,主要有功能驅動型模型及信息驅動型模型,包括:影像採集模塊、預處理模塊、搜尋引擎、知識發現模塊。信息驅動型模型分為象素層、對象層、語義層、知識層等四個層次。象素層跟對象層主要進行影像處理、對象識別和特徵提取。語義層跟知識層主要進行影像數據挖掘和知識整合。

醫學影像及智慧醫療大多檢索國外分析的案例,新創公司Heartflow 2007年在美國成立,主要以心臟影像CT來解決冠狀動脈,提供心臟影像,非侵入式檢測冠狀動脈狹窄的程度。2015年才有具體進展,目前已有368 件專利申請,共募資4.7億美元,並有多國專利佈局,其專利價值指標分析落於3-50%,屬於高標,但品質指標較低。

大數據醫療結合AI智慧醫療,加上專利權受重視,對人類未來醫學的演進將有重要影響。透過大數據分析計算,將以往的醫療紀錄加以比對,很多無法解答的問題一一破解。中國人口眾多,在政府扶持下,醫療數據快速累積,加上AI智能化發展,將不斷創新。

企業要長久維持不斷創新,創新的技術要成為企業的資產,必需把技術專換成專利,才能成為公司的資產。新公司不在擁有多少廠房資產,專利數為公司技術的認定指標。專利數量在國際上不斷增加,數量呈跳躍式成長,電子業的專利權與侵權報導每日都有,醫療專利的報導相對較少。台灣過去處於劣勢,近年已有大轉變,台灣很多專利不再與國外侵權,甚至專利被國外侵權並訴訟成功。

(本文作者簡天保:高全存企業董事長/高雄科技大學模具工程系 應用工程科學進修部碩士)

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