●技術簡介：
以創新人工智慧肺癌模組，包括影像、臨床、基因及用藥，輔助臨床CT與數位病理影像判讀(自動定位、良惡性分類、處置分級、與基因突變等)，結合臨床數據與基因資料，建立「臨床決策、醫病共享」決策輔助共享系統(CDSS-SDM) ，由臨床實際病程診斷流程，提供醫師與病患診斷、用藥、預後評估，達到醫病共享決策。
●技術之科學突破性：
肺癌影像(CT與數位病理)對於判斷腫瘤之良惡性、亞型、基因突變型，乃至後續精準治療選擇，極為重要。本智慧決策輔助系統(CDSS-SDM)同時結合了影像、臨床、基因及用藥等面向，以期達到臨床實務運用價值，建立真正個人化、精準化的用藥預後平台。我們首先開發CT肺癌自動偵測和分類模型，利用Pyradiomics對肺結節進行分類及惡性結節的深層分類，此演算法在兩層分類器都達到 0.99的曲線下面積(AUC)。接著開發影像組學基因模型(Radiogenomics)，可直接由影像預測NSCLC的致癌基因EGFR，使用遺傳算法(GA)的準確率最高AUC=0.94，為世界首創。在肺癌病理影像已開發出領先全球的肺部腫瘤無須人工標註(annotation free)之全玻片病理影像辨識系統(Whole glass image classification)，可快速偵測癌細胞，並區分肺腫瘤病理切片良惡性，其準確率高達95％以上，同時進一步完成開發AI自病理切片預測有無EGFR基因突變之自動檢測系統，提供臨床醫師早期使用標靶藥物的選擇。本系統使用肺腫瘤常規H&E染色病理影像來預測EGFR基因是否突變。該模型以全玻片病理影像和台灣杉二號超級電腦來訓練深度神經網路。這種從全玻片免標註方式自動找到癌細胞並分析EGFR基因突變表現，以class activation map方式呈現在AI模型上，是世界首創。
●技術之產業應用性：
團隊所開發之肺癌臨床決策智能補助系統(CDSS-SDM) 以電腦斷層(CT)和全玻片數位病理影像為基礎，運用北醫高品質臨床大數據，加入多種臨床資訊提升 AI 預測能力，並結合醫療科技產業大廠，共同發展肺癌大數據精準醫療人工智慧系統，可於不同臨床診斷及治療階段，提供輔助決策。本系統預期可以達到臨床決策、醫病共享的模式，解決目前醫院序列性治療的整合度問題。在臨床應用方面，CDSS-SDM系統依據病人從初次LDCT診斷、至切片病理報告、基因突變分析、至最後選用藥等真實世界流程的選用時機架構。其中，透過EGFR基因突變型肺癌的判讀，對於治療中的用藥策略將有極大影響，解決現行檢驗流程中，在病患取得腫瘤檢體並進行基因測試需約一至三周的時間，甚至在組織樣本不足狀況下，須採用其他測試方法而更加耗時。CDSS-SDM系統透過全玻片數位病理影像與EGFR基因檢測結果訓練得出的AI模型，在不破壞全玻片數位病理影像的細節下，可及早預測該病患是否為EGFR基因突變的患者。藉此增進醫療流程效率，緩解患者等待的不安。本技術規劃進行醫療 AI 關鍵技術導入臨床場域，鼓勵在不同的臨床場域進行驗證和分析來加強化機器學習模組的通用性，預計在北醫附設醫院、雙和醫院及彰化基督教醫院進行臨床系統串接與驗證。另外一方面，在產業應用上，CDSS-SDM系統可整合於國際電腦斷層開發的設備大廠包括GE Healthcare, Siemens Healthineers, Philips, Canon等，加值其醫學影像的臨床效益。此外，CDSS-SDM系統亦可應用於新藥研發，與國際藥廠進行基因突變型的肺癌新藥合作開發，可於臨床試驗中篩選適當的病患，提高臨床試驗成功率，加速新藥研發上市。根據國際Data Bridge Market Research的報告指出，全球AI 醫療影像市場規模從2018年到2026年將從214.8 億美元成長至 2,648.5 億美元，年複合成長率(CARG)為 36.9％。因此，本技術的市場目標將不會侷限在臺灣本土的各大醫院，CDSS-SDM系統將以國際市場為目標，團隊規劃以日本及美國的醫療單位或學術單位為合作首要目標，業已與美國加州大學爾灣分校及日本北海道大學附設醫院規劃進行境外臨床驗證。將於驗證完以SaMD方式申請台灣TFDA和美國FDA，朝新創發展。

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