皮膚疾病一般在臨床上有時難以鑑別，像是惡性皮膚腫瘤，與良性的痣或老人斑，有時就難以區別。臺大醫院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)」技術，建立人工智慧(AI)平台與手機App，可以快速提供判讀結果供臨床醫師參考。
皮膚科疾病分類AI-CDSS系統，幾秒內就可以在手機上顯示判讀結果。（圖片提供／臺大醫院）
皮膚科疾病分類AI-CDSS系統，採人工智慧演算
皮膚科疾病分類AI-CDSS系統，利用人工智慧演算法，以國人之皮膚狀況與變化為基準，並依據實際病理切片報告為訓練標準答案，採用三種知名的深度學習架構：Inception V3、NasNet ，以及 Inception ResNet V2之模型分析結果，在第一階段測試資料驗證之準確度已達9成。
於綜合分析每一張影像後，系統以疾病可能性的長條圖形式，快速提供判讀結果供臨床醫師參考，作為初步快篩良、惡性腫瘤之輔助系統。
臺大醫院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)」技術。（圖片提供／臺大醫院）
醫病雙贏！皮膚科的五類疾病自動判讀
臺大醫院賴飛羆醫務秘書、臺大醫院皮膚部詹智傑表示，利用此平台自動判讀皮膚科的五類疾病分別為：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)。其中前三類是不可忽視的惡性皮膚腫瘤，與後兩類良性的痣或老人斑有時難以區別，若在醫師臨床診斷之外加上智慧判讀輔佐，將可減少過度或不足的後續檢驗，帶來醫病雙贏。
執行時僅需將病人皮膚病灶處拍照後上傳至系統分析，幾秒內就可以在手機上顯示判讀結果，於醫師臨床診斷時快速提供類似第二專家意見，目前臺大醫院皮膚科門診驗證已經試用中，藉此系統能在短時間內提供診斷建議，讓病人能迅速獲得後續治療方針。
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