AI醫療影像辨識成趨勢 工研院開課

AI醫療影像處理技術使用「影像分割」,將MRI原始圖(左)細分為多個子區域(右),讓影像可更容易理解和分析。(工研院提供)
AI醫療影像處理技術使用「影像分割」,將MRI原始圖(左)細分為多個子區域(右),讓影像可更容易理解和分析。(工研院提供)

【記者林倩玉/新竹報導】

為培育AI醫療影像關鍵人才,工研院特舉辦「醫學影像原理特性與處理技術」、「AI演算技術與醫學應用案例」、「醫學影像新興技術與應用案例」等三項主題數位及實體課程,協助相關醫材研發人員及醫療產業人員,在智慧醫療浪潮下搶得先機,及運用AI進行醫療診斷辨識。

近年來,AI人工智慧技術在各領域應用均呈現爆炸性成長,而在醫學領域發展最快的,即為醫療影像的自動辨識。Data Bridge Market Research報告顯示2026年全球AI醫療影像市場規模將達2648.5億美元,帶動的不僅是相關軟硬體設備,技術人才的需求也將急遽升高。

工研院產業學院執行長周怡君指出,2030年全球60歲以上的人口比率將超過30%,臺灣則在2025年進入超高齡社會,龐大的照護需求,更需要人工智慧與大數據等科技的智慧化整合協助,尤其透過AI智慧醫療影像辨識,才能協助醫師更快速、精準的診斷。產業學院此次特別結合多項FDA通過認證的醫學技術案例,運用工研院累積多年的技術開發實際經驗,加速醫療產品與服務開發,增加智慧醫療產業附加價值。

擔任講師的工研院服科中心副執行長張傳育以自身經驗,分享醫療影像辨識技術的開發歷程,介紹工研院獨家醫療影像識別技術「自助式輔助眼底攝影技術」。該技術曾獲2019年世界資訊科技大會「傑出醫療應用獎」,提供使用者一鍵式全自動眼底攝影,全程只需3分鐘,輔助醫護人員透過電腦視覺處理技術,有效早期辨識視網膜病變的嚴重程度,節省病患時間,也讓醫生能夠快速完成眼底影像判讀。此設備已在臺灣各地區之醫院、基層診所服務驗證高達1萬多人次。

以MRI影像圖示為例,AI醫療影像處理技術使用「影像分割」將左方得到的原始圖,透過將影像細分為多個子區域的過程,讓影像可更容易理解和分析。以MRI影像圖示為例,AI醫療影像處理技術使用「影像分割」將左方得到的原始圖,透過將影像細分為多個子區域的過程,讓影像可更容易理解和分析。(工研院提供)

課程從研發產品、技術面角度切入,協助學員了解醫療影像該如何強化、分割、轉換,以獲得較清晰的病理組織特徵圖像,進行病症判讀。有利於產品開發者研發出被市場接受、且符合醫療實際環境的產品,亦有助於醫療體系從業人員了解如何善用AI醫療影像辨識做為最佳助手。相關報名資訊可上https://lihi1.com/AZRdg查詢。

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