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AI輔助超音波揪出肝癌，未來可期！

諮詢／粘曉菁（本會執行長、臺大醫院家庭醫學部兼任主治醫師、臺灣大學兼任助理教授）

撰稿／李宜芸

AI已逐漸深入人們生活各層面，近年醫界戮力將AI結合影像檢查，期望成為醫師的好幫手，協助早期發現癌症，不漏接

 
圖說：超音波是早期發現肝癌的利器。

相較於其他消化系癌症以電腦斷層（CT）、磁振造影（MRI）或者內視鏡的影像揪出腫瘤，肝癌則仰賴超音波影像來做早期篩檢及診斷。

台灣在肝臟影像研究及篩檢領先世界。根據研究，肝腫瘤的超音波敏感度為82%，雖略不及電腦斷層的90%與磁振造影的85%，但因為方便快速、無輻射的優勢，因此於診間廣為運用，專業的醫事人員可根據超音波結果初步來判斷良、惡性肝腫瘤，以決定是否要進一步檢查。肝腫瘤包括膽管癌、肝細胞癌、大腸癌肝轉移、肝臟水泡、血管瘤、局部結節性增生、脂肪不均勻分布等良惡性，合併評估肝臟病變的嚴重程度等病因，更精準規劃治療計畫。

超音波診斷肝腫瘤 AI訓練難度高

不過，超音波以黑白為主的影像呈現，以及肝臟較大、位置在肋骨下方，造成超音波檢查時容易有死角，且沒有明確的定位與邊界；對比甲狀腺本身器官小且貼近體表，超音波影像不會產生死角，另外有氣管作為標的物，可以判斷出是左側或右側的甲狀腺；超音波診斷肝腫瘤的難度高很多，因此高度依賴有豐富臨床經驗且技術精良的醫療人員，才易做出正確無誤的判讀，也增添AI學習與判讀的困難度。

目前為止，醫學影像的AI研發，都是先從非即時（non-real time）影像著手，讓AI學習判斷病灶為良性或惡性。超音波肝腫瘤的AI研發也是先從非即時影像切入，接著才研發即時（real time）影像自動偵測與判讀技術，希望AI能協助醫師在做超音波時判斷病灶的良、惡性。

即時偵測肝腫瘤良惡性

目前肝腫瘤自動偵測AI研發，首先收集臺大醫院約6000張良惡性腫瘤影像，讓每一張的病灶由超音波專科醫師進行腫瘤標定，而後進入機器深度學習，選取不同AI運算模式進行訓練與模式優化。

未來醫療人員執行腹部超音波檢查時，只要打開肝腫瘤AI，即可在超音波螢幕上，立即偵測疑似肝腫瘤位置並進行腫瘤良惡性分析，直接顯示在超音波影像上，不影響超音波執行，也不需要另外儲存影像後再進行分析；讓檢查者看到一個疑似惡性肝腫瘤時，能有一個訓練良好的AI分析協助醫師診斷，彷彿有位權威教授在旁指導，讓病人的治療規劃安排更加精準與便利。

 

 
圖說：超音波自動偵測肝腫瘤AI，可即時顯示疑似肝腫瘤的位置，並判讀良、惡性風險。

AI助肝癌篩檢 值得期待

肝癌診斷是極少數不一定要做病理切片即可確定診斷的癌症。超音波因為快速便利又沒有輻射，是早期診斷肝癌的主要工具，宛如肝臟的聽診器，當超音波發現肝腫瘤時，即可安排CT或MRI等影像檢查確診，不一定非得取得肝腫瘤切片才可診斷治療。因此，研發肝腫瘤AI判讀良惡性的目標，第一步即希望準確度能比擬CT或MRI，期盼經過分析模型不斷優化提升，未來可以超越CT或MRI的診斷準確度。

另外，超音波自動偵測肝腫瘤AI的角色仍為協助醫師進行診斷，無法取代專業醫師的診斷，原因是受限於肝臟器官大且被肋骨遮蔽，超音波探頭難以一個位置、一個角度看穿全部肝臟，需要有良好訓練的執行者進行專業臨床操作，若遇到疑似肝腫瘤時，即可讓肝腫瘤AI進行判讀協助。倘若操作者非專業訓練醫療人員，隨意讓超音波探頭停留在大血管的切面，讓AI進行判讀，極可能誤判為良性肝腫瘤（如肝水泡）。因此，超音波執行者的專業能力，仍為肝臟超音波檢查準確與否的關鍵，AI只能協助醫師診斷，並不能取代醫師。

目前研究團隊將開發出的肝腫瘤AI命名為「iGood Liver」，雖已取得台灣、中國與日本等國專利，但如同AI破解棋盤的能力一樣，研究團隊需要繼續精益求精，持續增加更多影像資料，並與其他專家合作研發，希望提升肝腫瘤AI判讀的準確度，並同時縮小AI分析硬體設備尺寸。快速且無輻射的超音波是肝癌早期篩檢的利器，期許AI能夠在醫事人員進行複雜度極高的肝臟超音波檢查時，協助自動偵測並精確判讀肝腫瘤的良惡性，以便快速安排病人進行下一步醫學影像檢查與治療規劃。