（記者張文琦/臺中報導）全球在面對新興傳染病毒的挑戰，方興未艾，人類的健康促進和疾病處置治療的需求，需要不斷地創新與應變，醫療與資通訊科技結合的智慧醫療在這時代更顯重要，也是國家施政的重點，必需掌握國際發展的趨勢和合作的契機。
臺中榮民總醫院致力發展智慧醫療、精準醫療、再生醫療、尖端醫療，在疫情衝擊下，肩負多項國科會國家型AI計畫，組成台灣智慧醫療聯盟，建立多中心的人工智慧醫療聯邦學習模式，以多中心國家隊伍的概念進行認證及商轉，並與國立陽明交通大學、國立中興大學、東海大學等院校研發機構合作；為持續尋覓數位醫療的創新，結合科技產業量能，全力發展智慧醫療。
在國科會的前身科技部部長吳政忠與生命科學研究發展司司長陳鴻震的指導之下，中榮院長陳適安帶領中榮智慧醫療委員會秘書處籌辦『國際智慧醫療高峰會』今28日假臺中榮民總醫院舉行，高峰會活動將以實體會議方式進行同步線上視訊轉播，特別邀請美、日國際學者與會發表專題，掌握最新國際智慧醫療發展的脈動與尖端技術。
同時也邀請150位重量級產學研界專家學者，組成背景多元，包括政府推動智慧醫療部門、國內醫界、學界、科技界的領導人，會議將以主題論壇、專題報告、論文壁報展示等方式交流，探討人工智慧醫療研究、資通訊科技醫療應用、遠距醫療發展、數據雲端等議題，如何帶給產業與學界深遠影響，展開全方位的對話。
此次2022國際智慧醫療高峰會，中榮一共提出5大主題，分別主題1.【智慧重症AI照護診療系統成果】臺中榮民總醫院致力發展智慧醫療、精準醫療、再生醫療、尖端醫療、創新研發全方位智慧健康照護系統，串連生技與醫藥產業，開創國內及國際嶄新的醫療模式。
台中榮總、東海大學及研華科技組成超過70人的研發團隊，整合醫療專業、學校研發、科技軟硬體技術的量能，針對重症病情複雜變化快速，重症醫護人員不足與不均等困境，提出【Zoe：AI+HI智慧重症照護診療系統與跨院實踐新模式】的整合計畫，優先聚焦四個臨床研究主題：呼吸重症、敗血休克、腎臟重症與鎮靜瞻妄，發展出一套人工智慧加專家智慧的重症輔助系統。
智慧重症有全國最完整重症照護資料庫，以病人為中心全方位組套式的人工智慧模型輔助臨床決策領先全國，以醫療專業的視角，將重症病患生命徵象、血氧、呼吸器…等持續監測的各類資料，透過研華科技WISE-PaaS平台視覺化呈現各疾病主題重要即時數據。將所研發的智慧重症AI推論引擎裝入平台，即時資料自動拋轉，每小時完成AI推論。發展出一套全球首創結合醫療人員醫療資訊系統(E-HIS)與研華科技WISE-PaaS平台的【智慧重症系統：多重器官風險警示臨床輔助決策系統】，透過AI推論系統即時預警，提升重症照護品質。
主題2.【以人工智慧深度學習方法建構高品質心肺復甦術教學即時回饋系統】
在傳統CPR教學訓練方式為CPR合格指導教師於現場進行教學，之後進展為QCPR心肺復甦安妮，台中榮總急診部職業醫學科詹毓哲主任團隊創新研發高品質CPR人工智慧教學輔助系統，使用便宜且容易取得的邊緣伺服器、邊緣計算節點與物聯網設備(例如: 監控攝影機、智慧型行動裝置)所組成的AI影像辨識技術，以螢幕顯示立即回饋學員CPR操作的深度、速率及品質，精準評估CPR學員的姿勢是否確實達到標準。
高品質心肺復甦術教學，可在教學醫院、軍警及消防單位進行推廣， 達到提高效率化及品質，減低教師教學成本。可設立無人教學中心或AI互動式教學站，提供學生或一般民眾體驗學習。此新創專案的即時回饋系統，後續亦可結合相關企業、學術單位，開發虛實整合CPR教學自我訓練系統，讓更多對此主題有興趣的專家與學者共同投入與開發。
主題3.【X光攝影AI偵錯預警系統】
X光攝影AI偵錯預警系統由台中榮總放射線部與東海大學資訊工程系共同合作開發，根據過去的經驗曾經發生醫囑開立左邊肱骨照成胸部X光，也曾經發生左側大腿照成右側大腿，導致後續的病安事件發生。
X光攝影AI偵錯預警系統原理是透過智慧鏡頭擷取擺位影像，傳輸至電腦與AI模型進行比對，比對結果顯示在螢幕上，偵測到錯誤時，會以語音提醒，並顯示紅色錯誤的圖形。在X光暴露前，提醒放射師再確認，這對病人安全而言：多了一道防護的關卡，也能適時地減少錯誤發生，減少病人不必要的輻射劑量，提升病人就醫品質。在AI訓練方面：利用約兩萬張左右的鏡頭影像，在嘗試多種模型之後，發現DenseNet 201層的深度學習模型具有最好的表現。在訓練與測試下，都能達到98.8%以上的水準。
X光攝影AI偵錯系統目前支援49類攝影部位，涵蓋總檢查量9成，未來將持續增加類別，提高系統的完整度。這套系統經歷多次改版，近期在最新版本預警系統中，加入錯誤回報機制，在發生錯誤時，放射師可以輸入錯誤的原因，方便後續資料的收集與統計。本計畫經過兩年左右的成長，終於從零到落地實施，未來將持續精進提高準確度以及專利商品化。
主題4.【AI輔助門診服務--皮膚科門診】
現行皮膚癌症在門診臨床檢查的方式為透過皮膚鏡檢視皮膚狀況，由皮膚專科醫師進行臨床判讀。台中榮總皮膚科與國立陽明交通大學及長庚大學教授合作，導入人工智慧的運用，收集皮膚癌臨床影像與病理診斷檔案資料，以人工智慧深度卷積神經網路學習方式，演算推導出皮膚癌辨識分析推論模型，成功開發皮膚癌症AI智慧影像判讀系統。
自111年1月開始，民眾只要在台中榮總門診掛號AI 輔助門診看診服務，民眾自行將皮膚照片上傳至皮膚智慧影像判讀系統，門診看診醫師透過皮膚癌症AI智慧影像判讀系統，輔助醫師判讀，AI精準度可達8成以上。
皮膚癌症AI智慧影像判讀系統也能結合遠距醫療，輔助偏鄉醫療缺乏與在宅醫療的服務，讓皮膚病灶的診斷可以更加及時與精確。
主題5.【AI輔助門診服務--眼科門診】
AI輔助醫療診斷除了在數據分析和預測以外，目前最有成效的應用就是影像分析。台中榮總眼科醫師團隊與國立陽明交通大學合作開發OCT 影像黃斑部皺褶判讀AI模型整合，結合AI技術與醫療影像之疾病診斷標註進行研究，開發視網膜斷層掃描(OCT)即時影像AI輔助診斷自動分析判讀工具。
自111年1月開始，台中榮總AI 輔助門診眼科看診服務在診間電腦已增設AI邊緣計算GPU，民眾在眼科看診時，透過視網膜斷層掃描(OCT)即時影像AI輔助診斷自動分析判讀工具，不僅簡化檢測流程、舒緩眼科醫師看診壓力、協助醫師加速醫療影像判讀及提高診斷的一致性與精準度，也可以縮短病人就醫時間及減少侵入式檢查。
AI輔助診斷照護民眾靈魂之窗，讓視網膜檢查變得更快速方便，提升眼科醫療服務，讓疾病能夠早期發現與早期治療，避免惡化。