AI 輔助癌症偵測加速診斷

最具革命性的創新技術往往會在危機時刻崛起。這就是巴賽隆納的數位健康公司 Sycai Technologies 的 Javier García López 和其他共同創辦人經歷的寫照。

這間公司成立的時間是 2020 年二月，就在疫情爆發前一個月，他們想要打造一個市場，讓使用者下載針對自身相關使用案例的 AI 訓練模型。但是隨著疫情的爆發，醫療系統和供應商更迫切需要技術來支援他們的工作。全球的健康危機無意間讓 Sycai 的解決方案變得非常必要，這間公司也有了和醫院合作的機會，近一步測試他們的應用程式。

在這段期間，Sycai 更發現了自家胰臟疾病相關的技術可以用在解決更迫切的問題上。到了今天，原先的應用程式已經演變成了 Sycai Medical，這款利用機器學習和神經網路的 AI 助理可以幫助放射科醫師更準確偵測和診斷胰臟癌。

對抗沈默的瘟疫

胰臟癌診斷時通常已經是晚期，5 年存活率也在各種癌症中居低位。Sycai Medical 利用 AI 來應對這項挑戰，他們的解決方案可以更早偵測出上腹部的癌前病變，診斷出來也能改善癌症照護。

Sycai 技術長兼共同創辦人表示：「所有人都告訴我們胰臟癌非常危險。它就像是沈默的瘟疫。高達四分之一的人口有胰臟癌病變，但因為沒有診斷前症狀，所以都沒有即時發現。所以我們覺得如果把重點放在這上面，或許就會有機會。」

Sycai Technologies 的技術長 García López 和執行長 Sara Toledano 一起創立了這間公司。兩人接著認識了第三位共同創辦人 Júlia Rodríguez Comas，也就是 Sycai 現任的科學長。Comas 擁有生物醫學博士學位，是專攻胰臟領域的科學家和研究人員。她的臨床知識促使團隊把重點放在胰臟方面，還有解決醫學領域長期存在的挑戰。

García López 表示在放射學裡面，AI 通常應用在大腦、肺部和乳房疾病上。胰臟基本上是未知的領域，但是 Syncai Medical 有機會改變這個情況。透過應用程式設計介面（API），這項解決方案可以輕鬆整合到醫院現有的醫學影像系統裡面。

Sycai Medical 重新處理還有分析患者的掃描，然後規範化影像，確保掃描裡面所有的器官都同樣清晰。接下來，透過數千例上腹部病變患者的匿名資料進行訓練的神經網路（AI 模型）可以精確找到胰臟在腹部的位置。確定胰臟的位置之後，AI 就會判斷有沒有病變。如果有病變，會進一步分析組成和特性，確定是屬於癌症、癌前病變還是良性。

García López 談到：「Sycai Medical 擷取多項參數，如果把這些參數跟臨床指南進行比對，最後可以知道這些病變的惡性度。」

AI 在幕後默默運作，提供這些寶貴的資訊，同時也不會干擾放射科醫師正常的工作流程。Sycai Medical 在醫師的工作上扮演輔助的角色，而不會替他們做出最終的臨床判斷。García López 表示這項工具充當診斷輔助，能警告醫師掃描中發現患者潛在的危險。醫師可以選擇打開警報，自行斟酌進一步的檢查。這項符合 GDPR 的解決方案也不會擷取任何可以識別患者的中繼資料，而且設計上保證一旦跟醫院的 IT 系統整合，就算伺服器受到攻擊，記憶體或是資料都不會洩漏。

普及 AI 輔助癌症偵測至更多醫院

Sycai Medical 利用各種技術，包括部署和最佳化 AI 模型效能的開放原始碼軟體 Intel^® OpenVINO^™ 工具組，加速 AI 輔助癌症偵測。

透過 OpenVINO，軟體的 AI 模型能夠在對診斷準確性影響小於 3％ 的情況下，比過去診斷病變潛在惡性加快 70％。García López 談到：「我們的準確度還是超過 90%，不過推斷的時間比以前少了 70％。」

Sycai Medical 是精確早期胰臟癌偵測的強大工具，同時如果病變是良性的，可以避免不必要的切片檢查，還能在病人診斷出疾病的時候最佳化照護管理。

Sycai Technologies 和西班牙跟德國的醫院進行了 Sycai Medical 的臨床先導性試驗。目前這項技術正在進行監管流程，監管機關會審核先前的臨床試驗。這間公司計畫今年在歐洲推出 Sycai Medical，把重點放在偵測和診斷胰臟囊狀病變。García López 表示，這項解決方案對早期偵測其他病狀，像是肝臟和腎臟疾病，都有潛在的未來影響，醫院也在測試這個使用案例。

美國的醫療保健機構可能不久後就可以使用這項工具。Sycai Medical 目前正在阿拉巴馬大學進行為期 6 個月的先導性試驗，而且有望獲得 FDA 批准。

Sycai 的解決方案展現了 AI 革命性的力量，還有提升醫療水準的作用。透過善用 AI 改善癌症檢測，Sycai Medical 提供了有機會革新癌症治療和照護的深入洞察，讓醫療保健機構能夠更快速、準確診斷疾病，甚至可能拯救更多性命。
 

本文由 insight.tech 編輯總監妮．貝內施（Georganne Benesch）編輯。