AI 輔助診斷：癌症偵測的未來
對於癌症患者來說，獲得快速準確的診斷左右了他們預後情況，也是讓他們安心的關鍵。然而，若是透過內視鏡篩檢，那麼過程會更加複雜。醫生通常會用專業攝影機尋找病灶，但各項限制卻會助長疏漏和錯誤。事實上，使用這個標準程序的專家會遺漏 25% 左右的大腸直腸癌或惡性腫瘤。
目前，這類攝影機獲得了 AI 和機器學習技術強化，有助於改善患者的結果。這項解決方案利用視訊遊戲常用的擷取卡實現高解析度圖形，而且可以即時顯示在螢幕上。清晰的影像搭配機器學習資料，可協助醫生更快發現腫瘤，加速患者的治療之路。
「內視鏡是 AI 分析的基礎案例，因為醫生想瞭解您體內的情況。」工業與醫療級電腦產品供應商 Wincomm Corporation 的行銷經理 Evelyn Tsai 表示。「過去，醫生必須請患者回醫院接受進一步觀察和檢驗。透過 AI 輔助診斷，無論是否為腫瘤，他們都可即時診斷。」
日本一家醫院率先部署了 AI-Powered Medical Panel PC for New Endoscopic System，又稱為 EndoBRAIN。它的速度和準確度可降低與活體組織切片和重複大腸鏡檢查方面的成本、時間和風險，讓患者免於忍受多項程序的高度不適。另外，EndoBRAIN 可改善偏鄉醫療照護機構的患者診斷。這類設施往往缺乏經驗豐富的專業人士，因為經驗豐富的專業人士通常都在大型都會醫院服務。
「AI 輔助診斷並不會取代醫生的決定，而是透過預測訓練模型支援醫生的決定。」Tsai 表示。「相較於年輕醫生，經驗豐富的醫生可能更容易偵測到腫瘤。透過這類系統，醫生無須仰賴多年職業的經驗，因為電腦已經學會了這方面的經驗，能夠協助診斷。」
開發夥伴關係帶動創新
不同領域必須攜手合作，這類技術才能順利運作。舉例來說，若要開發解決方案，醫學專家必須與嵌入式技術專家密切合作。
其中一項這類案例，就是 Wincomm 工程師與 FUJISOFT 子公司 CYBERNET SYSTEMS CO., LTD. 工程師密切合作，開發出 EndoBRAIN 與 EndoBRAIN-EYE 這兩套工具，部署 AI 來偵測及分析內視鏡中的大腸直腸息肉和其他病灶。
這套系統與 Wincomm 的高速影像處理 Medical Panel PC 平台和一款 Olympus 內視鏡整合，這也是它取得上市所需監管核准的關鍵。除了運算效能和設計彈性之外，這款平板電腦採用抗菌設計，能夠防範經由空氣傳播的疾病。另外，系統內建安全措施，可避免設備受到訊號和電壓反饋迴路損害，進而保護患者資料。
AI 與機器學習改善診斷準確度
EndoBRAIN 是拍攝患者大腸內部用的內視鏡顯微鏡，同時也是利用影像分析技術判斷是否有大腸直腸癌的 AI 軟體。這套工具利用 60,000 筆病例「學習」之後，敏感度為 96.9%，準確度是 98%，表現與資深專家不相上下。診斷利用 AI 自動判斷影像放大的關鍵部分，過程簡短，可減少患者不適，並且減輕醫院員工在排程與訓練方面的重擔。
邊緣的 AI 推論採用 Intel® OpenVINO™ 工具組，是提供診斷所需即時資料的關鍵。
「若要讓醫學影像程序運作順暢，就必須達到低延遲，也就是近乎即時的程度。」Tsai 表示。「醫生必須一邊觀看螢幕，一邊看著分析資料。醫生有各種不同的技術，例如以更快或更慢的方式移動影像。系統還必須能符合醫生的行為。Intel 處理器提供強大的運算效能、高解度圖形，以及支援這些需求的架構。」
人工智慧在醫療業的前景
Wincomm 還協助系統整合商將 Medical Edge AI 解決方案擴大至其他使用案例。這個醫療邊緣 AI 電腦平台搭載 Intel® Core™ 處理器，能夠搭配各式各樣的伺服器、攝影機控制裝置，以及醫學影像解決方案。除了內視鏡之外，這項技術還支援各種使用案例，例如機器人手術、超音波、ECG 和 x 光。
雖然技術無法取代人類醫療保健專業人士提供的判斷與照護，但 AI 確實能夠以舉足輕重的方式影響及強化這個產業，Tsai 表示。首先，AI 可協助提供更準確的診斷，例如透過內視鏡解決方案。對於尚未累積經驗的新進醫師來說，資料分析的影響可能格外深遠。
第二，AI 工具可實現智慧監測解決方案，既能收集資料，還可節省時間與資源。舉例來說，診斷屬於非危急性質的患者可利用遠端照護，將醫院病床釋放給病況更嚴重的人。此外，AI 可協助護理師從中央位置監測患者，不僅省時，同時還能維持照護。此外，AI 解決方案可加速將先進醫療照護部署至更大範圍的地理地區，包括難以與頂尖照護供應者競爭的農村機構。
「邊緣 AI 未來將大幅改變醫療保健產業。」Tsai 表示。「成本、時間與醫療照護服務品質將日益改善，而且患者能獲得更快速的照護。」