國內3醫院針對⼼、腦、肺部重⼤疾病，研發智慧醫療診斷模型。以腦部為例，AI模型可縮短醫⽣閱⽚ 時間從10分鐘縮短為30秒鐘，患者診療流程也有望從2週縮短為半天，減少病⼈等待焦慮。

隨著⾼齡化時代來臨，科技部⾃2017年起推動⽣醫產業創新推動⽅案，把精準醫療列為特⾊重點產 業。科技部20⽇舉⾏研究成果記者會，聚焦⼼、腦、肺部重⼤疾病，補助台⼤醫院、台北榮總與台北醫學⼤學3團隊，團隊分享AI系統如何協助醫⽣判讀醫療影像並優化診療流程。

科技部政務次⻑謝達斌表⽰，全球都在思考更有效運⽤醫療資源，台灣擁有1996年以來健保⻑期累積 的資料，再加上資通訊產業發達，可善⽤這2項優勢發展智慧醫療解決⽅案，優化臨床診斷時間、簡化繁複流程。醫院建⽴的AI模型，未來也可以幫助中⼩型醫院、偏遠地區作輔助判斷。

台北榮⺠總醫院放射線部主任郭萬祐表⽰，台北榮總與台灣⼈⼯智慧實驗室合作開發腦轉移瘤AI輔助診斷系統，利⽤過去30年1000筆以上個案進⾏治療等級標註，近期加⼊健保署影像資料庫，協助AI模型進⼀步優化。

郭萬祐表⽰，以肺癌為例，診斷過程會先判斷「是否轉移腦部」，後續還要拍攝多張腦部影像判斷腫瘤 ⼤⼩，透過AI系統，醫師閱⽚時間由⾄少10分鐘縮短為30秒，患者診療流程也能由2週縮短為半天，不僅加快擬定治療⽅針，也能減緩患者等待檢查報告的焦慮。

台北醫學⼤學副校⻑陳震宇則提到，北醫研發AI系統專注在肺部疾病，透過偵測、分類影像與⾃動產出評估報告，報告準確率達95%以上。醫師在閱⽚時間也從20⾄30分鐘，縮短為5分鐘。⾄於醫⽣診斷時 建議「3個⽉或6個⽉再回來追蹤」，透過AI系統，連病⼈回診時間都能有更精準的標準。

台⼤醫院團隊則專注在⼼臟⾎管系統相關應⽤，團隊與國際⼤廠NVIDIA（輝達）共同開發「⼼臟主動 脈鈣化與脂肪全⾃動分析AI模型」，是全世界唯⼀能⾃動分類及計算胸腔鈣化與脂肪定量的AI模型，分 析⼀個病例只需0.4秒，可應⽤在輔助報告及建置國⼈⼼⾎管疾病⾵險預測模式。 

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