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AI偵測CT影像、30秒內找出出血點！ 台灣初創公司Deep01成功募資270萬美元
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近年醫療科技備受矚目，是不少風投公司關注的投資領域，亦令到不少初創公司希望在這個領域有所作為。台灣初創公司Deep01早前成功募資美元270萬，Deep01是首個在亞洲...
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AI偵測CT影像、30秒內找出出血點！ 台灣初創公司Deep01成功募資270萬美元
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近年醫療科技備受矚目，是不少風投公司關注的投資領域，亦令到不少初創公司希望在這個領域有所作為。台灣初創公司Deep01早前成功募資美元270萬，Deep01是首個在亞洲的AI公司獲得台灣和美國食品藥品管理局 (Food and Drug Administration: FDA)認證，致力開發軟件來幫助醫生更快地判讀腦部電腦斷層掃描 (CT) 腦出血的AI系統。他們的使命是通過提供AI解決方案來提高醫療質量。資金是由華碩電腦 (AsusTek) 領投。該輪融資還獲得了由工業技術研究院 (Industrial Technology Research Institute) 和財團法人資訊工業策進會 (Institute for Information Industry) 以及比翼資本 (BE Capital)共同合資的數字經濟基金的投資。
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公司的三位創辦人都有著亮麗的學歷。負責技術研發和公司營運的周仁海畢業於臺灣大學，並在卡內基美隆大學電腦科學取得碩士學位。另一位是烏仕明，同樣來自臺灣大學，於北京清華大學攻讀博士學位，專門負責公司在中國的拓展事務。第三位創辦人是臺大醫院外科部主治醫生王奐之。他深深經歷過因錯過救治時間而失去生命的病人，便有這個想法將醫學和科技聯合起來，造就出這個AI系統。公司在初創階段只有7名員工，就已經能夠得到FDA認證的驕人成績 ，實力不容小覷。
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華碩公司副總裁張權德表示：「 Deep01是亞洲領先的新興公司，專注於AI醫療解決方案。我們期待利用此次合作的優勢來進一步開發智能醫療技術領域的應用程式。 」
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Deep01所研發的AI偵測系統，能夠在30秒內從過百張CT中找出出血點，準確度高達93-95%，實力不亞於外國其他醫療科技公司，速度快了將近10倍。他們的研發更得到許多醫院的臨床實證，如台灣的長庚紀念醫院、國立臺灣大學醫學院附設醫院，更得到享負盛名的中國天壇醫院的青睞。
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Deep01表示，它的ICH (顱內出血)人工智能產品也於2020年2月獲得台灣FDA批准，並獲得了首筆70萬美元的採購訂單。Deep01的軟件目前在台灣的兩個醫療中心和四家醫院使用，已經幫助醫生檢查了2,000多次腦部掃描。
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在使用上，醫院只需要在電腦上安裝軟件，採用雲端架構，便能將病人的CT影像上傳並識別化，在30秒以內分析及傳送結果。系統能夠選擇出有出血現象的CT影像，並以紅線標記出血病灶的位置。若發現影像中異常，會以簡訊通知，再讓醫生專業判斷。不僅如此，Deep01也會將結果整合到醫院系統，方便醫院作檔案存放。
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AI系統主要應用在兩個場合，一是在中小型醫院，在匱乏足夠醫生的急症室裡 ，協助醫生更快地判斷結果，免得他們要逐張去辨別病徵。第二種情況是應用在大型醫院上，系統會將傷勢檢驗分類，同樣可以減低時間上的耗用，把握時間。
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Deep01亦有研發判讀人腦「中線偏移」病徵的AI系統，而中線偏移是決定醫生是否要動刀的重要依據。中線偏移是指腦部因壓力不平均而造成的偏移情況，形成硬腦膜下血腫，會導致顱內壓增高：頭疼、嘔吐加劇、躁動不安及意識障礙惡化等症狀。所以這個AI系統能夠協助醫生更快地判斷病人接下來的診斷方案，更有效地善用病人搶救的「黃金時間」。據知，這套的AI系統亦正在接受FDA的認證。
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Deep01不僅在台灣和國內與醫療機構合作，更有在日本、美國等地區佈下合作關係。他們與日本千葉大學附屬醫院、神奈川縣的攜手合作，正式打入日本市場。並在去年美國仁愛醫療集團 (Advanced Healthcare Management Corporation) — 全美最大的華人醫療集團合作，關係網絡重重相扣。當中不乏創辦人從中周旋，即使曾經遭受挫折，但憑著出色的產品，最後亦得到各大醫療機構及投資商賞識。
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Deep01表示下一步會拓展全球市場，與更多世界各地的醫院招手；並向放射學和神經外科部門提供更多基於AI的服務，相信公司的前景被不少人看好。
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Text by BusinessFocus Editorial
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#BF今日科技
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#台灣初創
醫學影像判讀 在 天下雜誌 Facebook 的最佳貼文
人工智慧將帶來顛覆性的改變已非預言，一場疫情，凸顯出了AI時代的社會生活初步樣貌，小至資料蒐集，大至疫情的發展與分析，在後疫情時代，AI巨獸如何在我們的生活中大顯身手？又如何改變我們的生活？
閱讀完整文章>>https://bit.ly/2U8LDvU
領先一步，預測2021>>https://bit.ly/2IgMnfH
#天下亞洲經濟大預測 #經濟預測 #全球大趨勢 #人工智慧
醫學影像判讀 在 民意論壇：聯合報。世界日報。udn tv Facebook 的最讚貼文
#科技與人文
智慧醫療施仁術 醫療智慧存仁心
趙坤茂
因應智慧醫療浪潮，台大109學年起成立「智慧醫療學分學程」。本報資料照片
人工智慧技術日新月異，深度學習方法已在諸多領域橫掃千軍，成為勇冠群倫的佼佼者。
在醫療照護上，無論是醫學影像判讀、特定癌症診斷、遠距病患照護、醫療結果預測，乃至於流感疾病的預防上，人工智慧軟體都能藉由巨量資料分析，展現其快速精準的特長，適度支援臨床醫療的決策與執行。例如宏碁與台大醫院、諾華製藥聯手開發的「智視康—ＡＩ輔助診斷軟體」，近日剛獲衛福部核准為眼科用裝置，該團隊預期未來商轉時可望協助快篩糖尿病患的視網膜病變。
因應這波智慧醫療浪潮，台大醫學院與電資學院這學期合設「智慧醫療學分學程」，由自然語言處理專家陳信希教授領軍。課程主軸涵蓋在醫療照護及生醫產業具廣泛影響力的影像處理技術、數據分析方法、資訊系統與安全等面向，以培育智慧醫療跨領域人才，從而提升新世代醫療水平。
須留意的是，儘管人工智慧軟體在棋賽和益智競賽中皆已勝過人類，但這並不意味著智慧醫療軟體可以取代醫生或者超越醫生。前些年打敗Jeopardy!益智競賽世界冠軍的Watson機器，藉由吸納海量醫學病歷及文獻來支援醫療決策，溢美願景讓Watson火紅了好一陣子，可惜Watson理解複雜的醫學資訊時卻有看沒有真懂，這幾年在市場上跌跌撞撞，學到了痛苦教訓。
何況深度學習方法的透明度及可解釋性往往不足，有時可能產生顛三倒四的結果，而人命關天，一旦出事，該由誰負責？
最新一期Nature Medicine即聚焦於醫療照護導入人工智慧的規範，依指導方針建立可適度監控的機制。為了要跨越人工智慧鴻溝，專家建議可考慮分三階段處理，第一階段關注資料存取的權限及安全，第二階段為毫不影響醫療決策的沉默觀察期間，第三階段才以臨床試驗檢視其優越性及通用性。
雖然當今人工智慧的理解力和洞察力仍遠遠不如人類醫師，但其軟體的精算能力和機器手臂的精準功力已是臨床好幫手，相信假以時日，智慧醫療必能在精準醫療和健康照護上有更出色的貢獻。
當我佇立醫院梯間仰望楊英風大師的景觀浮雕「痌瘝在抱」時，不禁聯想到一段醫師誓詞「病人的健康應為我首要的顧念…我將不容許任何宗教、國籍、種族、政治或社會地位等因素來干擾對病人的職責。」
智慧醫療帶來更精湛的醫術，而醫病醫心，問診仍應回歸人本的醫療智慧。期盼未來任何人就醫，無論有沒有關係，都沒有關係，那就功德圓滿了。（作者為台灣大學資訊工程系教授）
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【疫情過後，我們將迎來沒有隱私的世界？】
新冠危機讓AI大顯身手：從疫情預測模型，到追蹤確診者足跡，針對接觸者發送細胞簡訊，AI的確讓政府防疫更簡單，但也讓我們的隱私更蕩然無存。
AI已經深入日常生活，當所有人的言行足跡將被全記錄，未來社會還有隱私可言嗎？AI巨獸將會怎麼統制我們的生活？
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