X光片判讀系統夯到國外 AI一秒診斷肺炎，準確率逾九成

因此，若能將篩檢任務分散至各地方的醫院檢疫站，大型教學醫院就能騰出更多人力和時間，專注於檢測和治療真正嚴重的個案。

「要讓第二級的區域醫院或第三級的地區醫院接手篩檢任務，首先必須提供適用的工具。由人工智慧輔助判讀胸腔X光片，是比較可行的方法，」蔣榮先指出。

目前各國普遍採用的新冠肺炎篩檢及確診方式，是病毒核酸檢驗法（RT-PCR），由醫事人員採集疑似個案鼻咽處的鼻涕、唾液或痰液，將檢體送至專門的檢驗所進行檢測。

這種方法耗時且需由專業人員操作，而地區醫院及診所大多未配備此類專業人員。

從世界各地蒐集X光片 讓機器學習

為了讓成大的MedCheX系統學會找出呈現新冠肺炎病徵的X光片，成大團隊在三月中旬，國內只有零星案例時，就已經從世界各地蒐集近千張新冠肺炎確診患者的X光片，作為訓練AI辨識能力的樣本，進行所謂的「機器學習」（Machine Learning）。

與其他肺炎相較，新冠肺炎的主要病徵，在於病患的肺部雙外側會出現毛玻璃狀的肺部浸潤現象。

一般來說，無論是哪種肺炎，都可能出現咳嗽、流鼻涕、發燒、胸痛等症狀，最大的差別在於肺部感染變化。因此，以胸腔X光判斷可以得到更正確的結果。

有了樣本，還需由醫生來判斷人工智慧系統的學習是否合格。

當時擔任成大醫院資訊長的蔣榮先，在院方支持下，緊急邀請成大醫院的感染科醫師、影像醫學部醫師前來幫忙，請他們在人工智慧訓練過程中，協助進行資料正確性的確認。

免費開放全球使用 影響力已擴散到全世界

這套系統目前已實際應用於成大醫院檢疫站，及院內影像資訊系統上。

民眾在進入醫院前，先接受旅遊史、接觸史等資料查詢，若有相關紀錄顯示有感染之虞或出現可疑症狀，則於檢疫站當場進行胸腔X光拍攝，然後由電腦判讀。

四月底在健保署主動提出合作並提供實際資料測試的支持下，成大開始以這項系統正式判讀臺灣新冠肺炎確診病患的胸部X光片。

截至六月中，全臺累計近五百位新冠肺炎確診病患，這些病患的肺部X光片，經成大MedCheX系統判讀，幾乎沒有發生判斷失誤，全數過關。