創新 AI 智慧科技 花蓮慈濟醫院、商之器、NVIDIA 攜手打造隨行醫療

作者 Melody Tu

在搶救生命的過程中,醫療團隊常常要與時間賽跑,為了把握每個治療的黃金時間,花蓮慈濟醫院成立人工智慧 (AI) 醫療創新發展中心,與商之器 (EBM)、NVIDIA (輝達) 攜手打造 AI 行動化平台。

花蓮慈濟醫院院長林欣榮表示:「這次的三方合作,結合了一流的醫療團隊、IT 與 AI 的軟硬體團隊,並採用全球最先進 AI 系統 NVIDIA DGX A100、NGC 與 NVIDIA Clara 平台,再藉由商之器開發的 EBM AI 平台,配合行動巡房系統,將病人的所有資訊整合至單一 APP 上。」

花蓮慈濟醫院副院長吳彬安表示:「花蓮慈濟醫院與醫療影像儲傳系統 (PACS) 大廠商之器合作多年,並且打造出 Mobile HIS 行動巡房系統,可以將病人的檢查影像傳輸到手機、平板電腦等行動裝置。但是醫療影像的建構、標示,以及醫療 AI 模型的建置,需要強大的硬體設備與龐大的資料量才能處理,因此,NVIDIA 的加入不僅透過 DGX A100 提供強大的運算效能,同時搭配 NGC 平台上預先訓練好的醫療 AI 模型以及 NVIDIA Clara 平台的 AI 輔助標註機制 (AIAA),大幅提升從開發、部署到應用的速度,再加上 EBM UDE 的應用,就像是打通了醫療 AI 進入臨床工作的最後一哩路。」

今年六月花蓮慈濟醫院率先導入 NVIDIA NGC 平台上的 COVID-19 研究工具進行 AI 偵測,達到新冠肺炎的超前部署,同時也訓練一套 AI 模型,目標從肝臟電腦斷層掃描 (CT) 影像中,找出微小腫瘤。

NVIDIA 業務協理蕭怡祺表示:「在這次的三方合作中,NVIDIA 不僅提供強大的硬體運算資源,同時搭配 NVIDIA Clara 平台上預先訓練好的 AI 模型和用於特定應用程式的框架,大幅縮短醫療 AI 模型的訓練時間,並加速醫療影像標註作業,讓過去三個月才能完成的任務,現在僅需一個小時便可完成。我們很高興能與花蓮慈濟醫院以及商之器攜手合作,協助整合醫院的資訊系統、影像傳輸系統、臨床影像介面,將其全面融合成一體,促使醫療臨床工作更加方便、迅速、有效率。」

商之器台灣區總經理丁偉能表示:「除了整合系統之外,這次還引進了通過美國 FDA 第二級認證應用的 UDE。UDE 除了可以作為一個獨立的影像處理載具與影像資料庫儲存,同時支援乳房攝影 (MG)、超音波 (US)、電腦斷層 (CT)、核磁共振 (MRI) 等儀器,讓整合系統可以提供醫療影像調閱,將臨床醫療、軟硬體服務打造成良好的循環,從影像的運用、巡房病人的查詢到模型的運算,變成一連串的服務,將合適的影像推送到醫師手邊,並且能結合 AI 判讀的輔助。」

創新 AI 打造隨行醫療,不光是能節省醫療團隊的時間,還能讓病人更了解自己的狀況。吳彬安副院長進一步表示,醫療影像的建構、標示,需要花費醫師很多時間,因此我們結合行動醫療系統,讓醫師利用所有可運用的零碎時間在行動裝置上做標示,發展出來的結果可直接在診間、病房內,甚至有需要時能在院外,透過行動裝置看到影像,再藉由 AI 的輔助,馬上判讀說明,將有機會即時發現更微小的病灶位置,對病人病情的診斷與醫療品質照護,都有非常好的助益。

在行動化、即時化、智慧化的同時,花蓮慈濟醫院團隊同時兼顧每位病人的隱私安全,當醫師每一次登入時,在網路上傳輸的密碼都是不同的,透過花蓮慈濟醫院資訊系統 SSL 的加密,資料傳輸的過程能避免受到駭客的入侵,有效保障病人的個資安全。而在資訊安全多重把關之下,讓醫療團隊可以用一根指頭,簡單按鍵,即可以看到病患的生命徵象、用藥紀錄、護理紀錄、心電圖、放射科 PACS 系統影像、檢驗報告與檢查結果。另外為了病人安全,也加入了臨床警示 CAS、檢驗危警戒值、高風險用藥通知,健保卡註記等重要資訊。

透過花蓮慈濟醫院、商之器、NVIDIA 三方的合作,完成醫療 AI 結合臨床的最後一哩路,把原本只能在桌上型電腦使用的 AI 智慧輔助模型方式,應用於行動裝置,讓醫療團隊與防疫團隊不論是在查房、或是在任何地方,都可以做有 AI 輔助的治療,有助於對病人的治療與預後品質。林欣榮院長表示,對於需要跟時間賽跑,搶黃金時間做治療的疾病來說,假如醫師在查房時,就能針對懷疑是微小病灶的影像結果,當場與病人做討論,這個幫助非常大,AI 將能真正輔助醫療團隊並守護寶貴的生命。

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NVIDIA (輝達) 為人工智慧運算公司,自 1999 年發明 GPU 起,成功促進 PC 電競市場的成長並重新定義現代電腦繪圖卡產品,掀起電腦平行運算革命。近年來 GPU 深度學習也促發被視為下一個運算時代的人工智慧,透過 GPU 以類人腦方式運作於電腦、機器人與自駕車等,來感知並解讀真實世界。欲瞭解更多資訊,請瀏覽 https://blogs.nvidia.com.tw

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