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| 2021/03/12 16:13:30瀏覽360｜回應0｜推薦2 | |
| 資料來源與版權所有:肝病防治學術基金會 利用人工智慧偵測肝硬化， 有眉目！ 諮詢╱蘇東弘（臺大醫院內科部主治醫師）、蔡明哲（前臺大醫院急診部醫師、美國Kura Care公司醫療資訊副總裁） 撰稿╱黃靜宜 人工智慧技術席捲各領域，在醫學上的應用也發展神速。醫界嘗試利用人工智慧來協助診斷肝硬化，減少主觀判斷可能的誤差！ 要了解肝臟的健康情形如何，除了抽血檢驗，最重要的就是做腹部超音波檢查。超音波不僅不具侵入性，還可以看出肝臟的質地如何、是否有脂肪肝、是否有良性腫瘤或惡性腫瘤、是否有肝硬化等，可說是檢查利器。 超音波影像解讀靠主觀判斷 醫師在替病人做腹部超音波檢查時，會依據影像特徵來判斷是否有肝纖維化，像是肝臟影像的質地及肝臟表面等。例如肝臟表面若平滑為正常；若是呈現凹凹凸凸的樣子，就可能有肝硬化。此外，正常肝臟內的血管平滑細緻，若血管變細且彎彎曲曲，也可能有嚴重肝纖維化，或是肝硬化。 醫師也可以藉由對照病人的脾臟跟肝臟質地來判斷病情，有肝硬化者，脾臟還可能腫大。 不過，這些超音波影像特徵的解讀，是靠檢查者的人為判斷，較為主觀，與檢查者的技術及經驗有關，也會受到機器型號的影響。不同人來判讀，或同一人但不同時間、不同機器下的判讀，也可能有差別。 所以，肝硬化的診斷能否標準化，一直是醫界想突破的難題，為此，臺大醫院內科部主治醫師蘇東弘與美商KURA CARE（後稱KURA）展開一項研究，探討是否可用時下熱門的人工智慧，讓機器學會判讀肝纖維化，輔助醫師診斷。 利用ARFI界定肝纖維化程度 研究一開始先定義什麼是肝硬化，方式是利用ARFI（Acoustic Radiation Force Impulse，聲脈衝成像技術）這種近年在超音波領域受到特別矚目的技術。ARFI是利用一種特別音頻的超音波，來測量肝臟的纖維化程度。一般來說，纖維化越厲害，肝臟越硬；而ARFI的原理，在於它會打出特殊的音頻波到肝臟裡面，產生剪力波，就像一顆石頭丟到水裡展生漣漪，藉由測量這個漣漪（波）的傳導速度來判斷肝臟的纖維化程度。肝臟愈硬，波傳得愈快；肝愈軟，波傳得愈慢，也就是用傳導速度來代表硬度。 之前臺大醫院已進行過一項研究，共收集六、七百個有B肝的病人，用ARFI追蹤其肝臟硬度的改變。這些Ｂ肝病人因長期用抗病毒藥物治療，每6個月都會做一次超音波以及ARFI的檢查。研究結果發現，持續使用抗病毒藥物會顯著改善肝臟硬化的程度，而這個結果可以反映在ARFI測出的數值。 然而，不是每台超音波機器都配備有ARFI，因此臺大醫院與KURA合作，使用其獨家的醫療人工智慧平台「MOTUS」，來進行此項研究。目標為利用影像辨識之技術來讓沒有配備ARFI的儀器也能達到相似準確度的肝纖維化判定。 研究開始，必須先告訴機器什麼是肝纖維化。此步驟包含設定好影像的標準，確認超音波影像屬於哪一種程度的肝纖維化，再交給人工智慧學習。所以，根據先前研究論文，將ARFI大於1.8 m/s定義為F4（肝硬化），小於0.8 m/s則是F0（無肝纖維化），再將病人的影像資料提供給機器。 最後總共收集了約一千多個病人的資料，將一千多名病人的影像，分成硬化與非硬化（F4與F0）兩類，其中八成的影像拿去讓機器去學習，兩成用來驗證機器學習的結果。 人工智慧機器學習準確率可達84% 不過肝臟範圍很大，一開始提供給機器學習的ARFI影像資料，只有肝臟的一小塊影像，經過測試發現，機器預測有無肝硬化的準確率僅約6、7成。研究顯示，只要提供足夠多的影像檔，確實可以提升機器的準確度，也就是提供的資料越多，機器學習的效果越好。因此，研究人員想辦法改良，由醫師以人工圈選方式，選出更多肝臟區域，增加資料量，讓機器學習效果更好，這稱為資料擴增（augmentation）方法。 在還沒利用人工擴增方法前，準確率約7成，經過人工加大選取區域，準確率就提升到84%，敏感度（Sensitivity）則是90%，特異度（Specificity）是73%。如前所述，這個研究的發想，是利用ARFI測出的數值來將超音波影像分類，設定影像標準，根據這些來訓練人工智慧，將來希望不用透過ARFI，只要透過一般超音波掃描，就能知道肝纖維化的程度。 初步結果顯示，利用機器學習方式去區別正常的肝和肝硬化的肝，可達到84%的準確率；而用人工方法增加肝臟圈選面積，可以加強訓練機器判斷有無肝硬化。未來需要更大量的資料，才可以讓機器學得更好。而實際套用在一般超音波機器上還需要測試，因為不同超音波機型，參數和品質都不甚相同。  【圖說：利用ARFI此種特別音頻的超音波，可測量肝臟的纖維化程度。】 盼成輔助醫師診斷之利器 有助於偏遠醫療 這項技術的應用層面相當廣。譬如在醫療資源不足之處，例如偏鄉缺少專科醫師，主治醫師經驗可能不足，此人工智慧系統可協助醫師判斷，也可以增加醫師下診斷的信心；又或是急診這種分秒必爭的領域，此系統也可以加快醫師獲得診斷的速度，協助第一線人員和後端專科的溝通。 再想遠一點，目前搭配智慧型手機的超音波探頭正蓬勃發展，其中以美國Butterfly最有名。若將此手持式超音波裝置，和這個人工智慧模型相結合，即使檢查者並非訓練有素的醫師，也可以在極短時間內有初步診斷結果，也許未來有機會希望像血壓計或體溫計一般，連一般人都能使用。 此一研究已陸續在2020年的台灣消化系醫學會、亞太肝病醫學會發表，2020年11月在頗負盛名的美國肝病醫學會也有報告。醫療費用高、幅員廣大的國家如美國，民眾為了就醫要花費的金錢及交通往返時間比台灣民眾高得多，他們對於醫療資源的取得其實遠不如台灣方便，因此更需要這樣的輔助診斷系統來強化醫療普及性，這個研究的未來應用性很廣。 |
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| ( 知識學習｜健康 ) |
