台大跨國打造AI模型登頂尖期刊 成功預測患者對呼吸器需求

▲▼台大跨國打造AI模型協助抗疫。(圖/台大提供)

▲台大團隊跨國打造AI模型協助抗疫。(圖/台大提供)

記者許敏溶/台北報導


台灣大學研究團隊與健保署一起合作,去年加入美國科技大廠NVIDIA等單位發起COVID-19聯邦學習計劃,共同開發出專業醫事人員所信任並能有效運用於臨床場域的人工智慧(AI)模型,成功預測新冠患者對呼吸器需求程度,台大今天宣布,這項規模龐大、合作單位跨越五大洲的研究成果,發表在國際頂尖期刊《自然醫學》(Nature Medicine)。

這項計畫由台大人工智慧與機器人研究中心主任傅立成教授所主持的全幅健康照護中心,與台大應用數學科學研究所教授王偉仲教授研究團隊,以及衛福部中央健康保險署一同合作,去年7月起加入由美國科技大廠NVIDIA和頂尖醫療機構Mass General Brigham聯合醫院所發起的新冠肺炎聯邦學習計劃EXAM(EMR CXR AI Model)。

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▲▼台大跨國打造AI模型協助抗疫。(圖/台大提供)

▲台大團隊與健保署等單位跨國打造AI模型協助抗疫。(圖/台大提供)

EXAM計畫集合來自美、英、加、日、韓、國、巴西及台灣等國的20間醫院或研究機構,共同開發能夠精準預測新冠患者對呼吸器的需求程度,台大表示,透過先進AI 技術,輔助醫事人員預測新冠患者氧氣需求,以便最有效率地安置患者,讓使醫療資源達到更適切運用。

台大指出,藉由聯邦學習技術,研究人員可以在不取得各地伺服器中,在保護患者隱私資料下,運用各合作單位所提供之胸腔 X 光影像與電子健康紀錄等醫療資訊來訓練EXAM 模型。

而台大與健保署與NVIDIA 努力合作下,由健保署針對確診新冠病患與非感染病患,提供相關 CXR 影像資料及相關生理數據資料,作為AI模型的訓練資料集,並與其他分布在全球不同地點的參與醫院合作,共同建構數據庫、調整與執行聯邦學習演算法,最終驗證AI模型準確性,為國內產官學研醫共同參與跨國大型AI應用於醫療研究的成功典範。

台大指出,研究結果顯示,這次全球性大規模聯合研究,成功預測新冠患者從初次到急診室就診,之後24小時和72小時的氧氣需求,得到接收者操作特性曲線下面積 (AUC)平均大於0.92優異的預測能力。

台大表示,這個跨國合作所開發的Al模型,已經放置於雲端,開放所有人使用,對台灣而言,除了可以協助本國籍病患,對於來自不同國家移入病患來說,這個跨族群的聯邦學習模型的預測結果更具參考價值。
 

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