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「種髮品質」及「取髮品質」也就決定了毛囊存活率與植髮成功率
「全民健康保險資料人工智慧應用服務」試辦專案,成功研發精進版DeepMets®-Plus,建立國家級腦瘤人工智慧診斷模型。
2018年臺北榮總與台灣人工智慧實驗室組成聯合研究團隊,成功研發腦瘤人工智慧診斷模型-DeepMets®,此模型診斷腦轉移瘤的敏感度與準確度分別高達96%與86%,且曾經在2019年底吸引BBC世界新聞(World News)來台採訪報導。
成功研發精進版 國家級腦瘤人工智慧診斷模型
臺北榮總放射線部郭萬祐主任表示,2019年研究團隊再聯手合作參與衛福部健保署「全民健康保險資料人工智慧應用服務」試辦專案,成功研發精進版DeepMets®-Plus,建立國家級腦瘤人工智慧診斷模型。
不過,健保署由各醫療院所上傳影像資料建置而成的國家級影像資料集(集中式)獨步全球,但這獨特的醫療生態,對極注重個人隱私保護的其他國家而言,運用此資料庫進行人工智慧研究幾可說是天方夜譚。
※植髮是什麼?恢復期快嗎?
現在使用的ARTAS機器系統取髮技術也大大提升取髮品質,節省醫師體力,將專注力運用在種髮過程上,效果更有保障。
聯邦學習技術 共享資料且兼顧隱私
因此,結合交通大學、陽明大學,與瑞典哥德堡Chalmers科技大學跨國合作,以「共享模型」而不「共享資料集」的非集中式聯邦學習技術,使用「量大質優」且「兼顧個人隱私」的研究方法,建立跨國腦瘤醫學影像人工智慧診斷模型,開啟國際人工智慧合作研究發展空間。
郭萬祐主任解釋,聯邦學習的研究方式,是將各參與的研究據點,各自訓練出來的人工智慧模型上傳集中到聯邦學習中心,聯邦學習中心以數學及統計的方式將模型整合、精進後再下放回各原始研究據點,導入原臨床場域試用。
準確度與醫師相當 驗證人工智慧診斷可行性
郭萬祐主任強調,以腦膜瘤為例,醫師所測量腫瘤大小及位置等,與聯邦學習技術腦瘤人工智慧診斷模型結果幾乎完全吻合,驗證了臨床上以聯邦學習開發腦瘤人工智慧診斷模型實作的可行性,同時也開啟了未來國內與國際人工智慧合作研究,無窮的可能發展空間。
健康醫療網:
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