●技術簡介：
PANCREASaver 包含「胰臟及胰臟癌自動輪廓勾勒模型」(影像分割)與「人工智慧胰臟分析模型」(影像分類)，能直接讀取有注射顯影劑的CT影像之DICOM格式，進行自動化處理與分析。利用C2FNAS技術勾勒出腫瘤位置，並利用CNN技術判斷是否為胰臟癌，供醫師參考，以減少早期疏漏並提升胰臟癌偵測率。

●技術之科學突破性：
人工智慧胰臟癌輔助偵測系統 PANCREASaver 是全球首創能在 CT 影像上偵測胰臟癌之電腦輔助偵測系統 (computer-aided detection system)，目前在國內外尚無其他類似產品。此自動化電腦輔助偵測系統能，不只能以人工智慧模型分析腹部 CT 影像上是否有胰臟癌，且能並列顯示原始影像及人工智慧模型預測之胰臟與腫瘤區域，供醫師判讀 CT 影像時參考。PANCREASaver 透過深度學習 (deep learning) 技術，使用 CT 影像資料訓練開發出「胰臟及胰臟癌自動輪廓勾勒模型」(深度學習影像分割)與「人工智慧胰臟分析模型」(深度學習分類)。PANCREASaver 能直接讀取經注射顯影劑顯影的CT影像，並利用影像處理演算法做自動化初步前處理，不需人工對影像進行標示或前置處理，即可利用人工智慧判斷影像中是否有胰臟癌，並指出胰臟癌所在的區域。
一般的影像檢查如X光或超音波無法清楚檢視胰臟，因此需依賴CT。然而早期胰臟癌在 CT 影像上不明顯，導致大約4成的小於兩公分的胰臟癌在 CT 影像上被遺漏，影像判讀的速度與正確性也會因醫師工作負擔過重與專長/經驗的差異以及醫療資源的落差而有所差異。尤其是當患者為了評估其他疾病而進行腹部 CT 檢查時，胰臟癌更是容易被忽略而錯失治療的契機。PANCREASaver對小於兩公分的胰臟癌也有高敏感度，有助於大幅改善上述的醫療困境。使用PANCREASaver分析所有的腹部CT檢查影像，可以提升偵測早期胰臟癌的能力，以及避免遺漏無症狀的胰臟癌，減輕醫師負擔並減少醫療糾紛的發生。PANCREASaver 的全自動化分析流程不只是醫療科學上的重大突破，更能能大幅提升人力及資源運用效率與加速醫療流程，提升醫院營運效能。

●技術之產業應用性：
根據衛生福利部公布的國人死因統計，民國109年度共有2450人死於胰臟癌，死亡率為10.4人/每10萬人，佔所有因惡性腫瘤死亡人數的4.9％。胰臟癌整體的五年存活率低於10％，是致死率最高的癌症。值得注意的是小於 2 公分的可切除胰臟癌經手術切除後5年存活率可達80％，反之大於 2 公分的可切除胰臟癌即使手術切除後幾乎都會復發而少有5年後存活之可能，因此提升偵測早期胰臟癌的能力被認為是提高胰臟癌存活率的最有效方法。
如上所述，相較於現行臨床上約40％的小於 2 公分的胰臟癌在CT未能被偵測到，PANCREASaver能偵測到 92.1 ％的小於 2 公分的胰臟癌，可望顯著提升胰臟癌患者的存活率，因此腹部CT檢查結合PANCREASaver判讀可成為嶄新的胰臟癌篩檢工具，並創造新的醫療服務與商機。醫院與醫師使用PANCREASaver 輔助判讀可以提升營運效能並減少醫療糾紛的可能，因此會有付費使用PANCREASaver的動機。
由於胰臟癌的存活率低，民眾的風險意識也相對較高，因此對胰臟癌的篩檢有極大的需求，自費篩檢的意願也較強。然而目前各大醫療院所與健檢中心尚未提供以腹部CT來篩檢胰臟癌，主要的瓶頸在於人眼判讀對早期胰臟癌的敏感度不足，而PANCREASaver對早期胰臟癌的高敏感度，將使利用腹部CT篩檢胰臟癌成為可行。預期腹部CT結合PANCREASaver判讀可以滿足廣大的胰臟癌篩檢的需求，並成為健檢中心與醫療院所重要的營收來源，
除此之外，所有現行常規醫療產生的腹部CT，不論其檢查目的是否與胰臟有關，也都應使用PANCREASaver分析，以把握及早偵測可能潛藏的早期胰臟癌之契機。根據國家衛生研究院 (NHRI) 統計，台灣在 2018 年的 CT 檢查總使用次數高達 344 萬次，其中腹部 CT 高達約 92 萬次，若其中 25％ 的CT檢查影像使用PANCREASaver 進行判讀即約為每年 23 萬次，商機龐大。
由於早期發現胰臟癌可以提高手術切除與根治的機會，進而省下晚期胰臟癌導致的高額醫療支出，因此醫療費用的支付者，如保險公司與健康保險也會有付費使用PANCREASaver的動機。PANCREASaver的全自動化流程可方便的在醫療現場使用，基於其獨特的效能與使用方便性，PANCREASaver應會廣為民眾、醫師、醫療院所、醫療服務付費者所接受。

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