[新聞] 讓國旗登上WHO主辦黑客松!AI一秒判讀新冠肺炎X光 成大團隊擊敗全球1000多隊奪勝已刪文
1.媒體來源
未來城市(天下)
2.記者署名
採訪、撰文・劉子寧、陳芳毓
3.完整新聞標題:
讓國旗登上WHO主辦黑客松!AI一秒判讀新冠肺炎X光 成大團隊擊敗全球1000多隊奪勝
4.完整新聞內容:
「國際COVID19科技防疫黑客松」中,成大團隊擊敗全球1,000多隊奪勝。
2020-04-12
在這個台灣人為無理指控氣憤難平的溼冷週末,一面青天白日滿地紅國旗,在4月10日上午9
點悄悄掛上了一場WHO主辦的活動網頁。
這是由WHO與臉書、微軟等科技大廠合辦的「國際COVID19科技防疫黑客松」(#BuildforCOV
ID19 hackathon Global Online Hackathon) ,向全球徵件解決新冠肺炎造成的醫療、教
育等七大問題;再由Google、Amazon、Pfizer及聯合國兒童基金會(UNICEF)等198個組織
,評選出最有貢獻及商機的隊伍。
在這匯聚全球1萬8,000多位頂尖科技人的競技場,短短五天,提出了1,560個專案,最後僅8
9個團隊出線,勝率不到6%。
一片歐美國家旗海中,唯一獲獎的台灣隊,是成功大學資訊工程系特聘教授蔣榮先,與碩博
士生王麒詳、邱煌鑌、吳昭儀,成大放射科醫師蔡依珊,組成的MedChex—他們利用人工智
慧,辨識新冠肺炎病患的肺部X光片特徵,一旦確認為陽性,就會對醫師送出示警。未來即
便在缺乏醫師的地區,也能用AI偵測疾病,阻止蔓延。
許多團隊只是提出概念,但成大團隊已進入臨床應用。所以五天時間大多用來製作一支一分
多鐘的說明影片,由美國西雅圖小學老師Tiffany Chiang全程協助英文修編。蔣榮先說,收
到最多的評審回饋就是「何時商業化?」可見潛力無限,但他已決定公開演算法,讓全球醫
護免費使用。
即便獲獎已過12小時,電話那頭的蔣榮先聲音仍難掩興奮,「我最開心的是——國旗竟然放
上去了!」
成大是COVID19科技防疫黑客松中唯一獲勝的台灣隊伍。圖片來源:截自WHO網站
【延伸閱讀】越洋專訪|一張圖看懂全球疫情怎麼傳!旅美24年台灣AI科學家提醒:歐美病
毒恐愈傳愈有攻擊力「不能放任它傳!」
春假閉關五天準備
56歲的蔣榮先不時流露身為「台灣隊」的自豪與責任,連要號招學生犧牲春假、閉關實驗室
五天參賽,理由也是:「這是一輩子一次的經驗,好好替國家做一件事吧!」
只不過,要從來自Google、麻省理工學院的1560個專案中脫穎而出,這「一件事」不容易。
比賽採隨傳隨評制,五天皆可上傳報名資料,成大第二天報名時,已排到800多號。學生們
直呼「不可能得獎!」,蔣榮先卻老神在在:「穩住,我們可是從台灣出現新冠肺炎第一天
,就開始準備了!」
【延伸閱讀】科技防疫|自製「超商口罩地圖」的工程師:地圖上線6小時,我收到60萬Goo
gle帳單
小年夜開始應變
成大醫院,的確是最早啟動科技防疫的台灣醫院之一。
時間回到1月21日,台灣出現第一個新冠肺炎確診案例。三天後就是闔家團圓的除夕,成大
醫院醫師LINE群組訊息卻此起彼落,很不安寧;雖然只有一位病例,但同業小道消息示警,
疫情已如噬人年獸,近在眼前。
擔心醫療資源稀缺的南部成疫情破口,小年夜那天,成大醫院緊急成立跨單位武漢肺炎應變
中心,先在戶外搭起組檢疫站,病患分流;再建立戰情室呈現全球疫情,方便決策。二月中
之前,各部門陸續推出可減少接觸感染的「病例自動化系統」、將影像判讀時間從40分縮短
成1秒的「胸部X光人工智慧判讀肺炎系統模型」等新技術。
光後面兩項技術,就使檢疫時間從150分鐘縮短至20分鐘,大幅降低群聚久候造成的傳染風
險,也減少第一線醫護的工作量。這套跨校本部與附屬醫學中心的「智慧醫療臨床決策輔助
系統」,使成大成為台灣第一個具備AI與自動化檢疫站的醫院。
【延伸閱讀】17歲高中生改變世界 全球300萬人看他的新冠肺炎網站
小年夜那天,成大醫院緊急成立跨單位武漢肺炎應變中心,先在戶外搭起組檢疫站。
一群醫師與一位資工專家
台灣大型醫院眾多,為什麼成大跑第一?原來成大醫院團隊中,藏著一位資訊工程科學家—
—成大醫院資訊長蔣榮先。
蔣榮先是密蘇里大學電腦電機工程博士,2000年起,他便在成大醫學院開設醫療大數據課程
,是台灣最資深的智慧醫療資工專家之一。
許多人將武漢肺炎疫情與2003年SARS相比,但蔣榮先認為,兩者最大的差異在於「科技介入
程度」。只是這次疫情來得突然,沒前例可循,不知科技能扮演什麼角色。
蔣榮先有個AI讀書會,LINE群組裡有5、60位不到40歲的年輕醫師,經常閱讀國外論文,討
論AI的醫學應用。綜合國外趨勢與成大資源後,「或許先用影像做做看?」蔣榮先建議醫師
們,先從手邊最扎實的資料——X光影像入手。
AI科學家蔣榮先,是成大醫院資訊長,也是台灣最早的智慧醫療學者之一。
過去兩年,成大醫院放射科一直在研究胸部X光的AI判讀,只是過去是用來診斷氣胸、主動
脈剝離等急症,好應付放射科醫師無法24小時待命的限制。除了急症,成大醫院每年仍要判
讀上千萬張影像,蔣榮先早有心理準備,遲早會需要AI協助。
只不過,第一次訓練出來的新冠肺炎的模型,卻跌了一大跤。
一般來說,訓練資料愈多,AI模型愈精準。為快速建立訓練模型,蔣榮先直接導入全球最大
、高達數10萬張的公共肺炎影像資料庫,三天就訓練出第一個模型。
沒想到,資料庫裡的影像來自不同年代、醫院與攝器材機器,品質參差不齊,連非肺炎的影
像都混雜其中,導致模型錯誤百出。
案例1. 湖北某醫院之確診病例,其肺炎徵狀明顯,套用至模型中呈現患病機率高達90~100%
a.醫生手動標記
b.AI判定肺炎區域
c.AI判定毛玻璃狀區域
https://i.imgur.com/e2eVLSq.jpg
眼看疫情愈趨嚴峻,蔣榮先牙一咬,決定回頭採用「工人智慧」——在年假期間召回放射科
醫師,從10多萬張肺炎影像中挑選出1000多張有典型肺炎徵狀的樣本,再一張張手動標記肺
炎影像,「他們標到後來手腫到抬不起來!」
蔣榮先解釋,雖然新冠肺炎確診者的X光片不多,但肺炎的症狀雷同;是否為新型冠狀病毒
引起,可以透過事前篩檢與事後判斷確認。
這批關鍵樣本,再加上成大過去的肺炎X光片與8張台灣本土新冠肺炎的X光片,終於在一個
月內,建立台灣第一套新冠肺炎AI模型。
案例2. GitHub公共資料庫中來自美國西雅圖Snohomish County之確診案例。其肺炎病徵較
不明顯,困難度高,但透過此AI判讀仍可測出病灶,並判定患病機率為74%。
a.原始影像
b.AI判定肺炎區域
c.AI判定毛玻璃狀區域
https://i.imgur.com/eweB4hg.jpg
國外確診案例也適用
隨著疫情蔓延全球,為進一步驗證台灣本土AI模型的泛用性與準確度,三月中,蔣榮先加入
GitHub公共資料庫,用中、澳、美、英、德、義等國確診病患資料肺部X光影像校正模型;
多次調整演算法、精進AI清晰度後,還能自動過濾病灶處與心臟重疊等雜訊,由醫師手動標
記的疑似感染區域,與AI判讀一致性高達92%,「證明台灣的影像很有代表性!」
這一步,也是成大團隊贏得黑客松的關鍵,「因為能驗證國外病例,被評審認為是very sol
id example!(扎實的範例)」蔣榮先說。
未來,這套模型也將用在斷層掃描與核磁核磁共振影像上。
5.完整新聞連結:
https://futurecity.cw.com.tw/article/1368?utm_source=fb_future&utm_medium=websit
e&utm_campaign=fb_future-website-upperfbsharebutton
6.備註:
成本大醫院超前部署,為國爭光
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.74.19.31 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1586754070.A.FC9.html
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