【技術亮點】從資訊工程到智慧醫療的跨域AI應用
圖書資訊與檔案學研究所 羅崇銘 副教授
超高齡社會之醫療結構挑戰，醫療量能瓶頸與照護需求爆發下
台灣即將邁入超高齡社會，高齡人口快速增加導致慢性疾病與長期照護需求大幅上升，傳統人工判讀與實體就診模式已難以支撐高齡族群在疾病早期偵測與持續追蹤上的龐大需求。且台灣醫療體系人力成長有限、城鄉醫療資源分布不均，使基層與專科醫療體系承受沉重負荷，因此 AI 影像辨識技術結合遠距醫療，將成為未來醫療發展的關鍵。
打造醫療影像智慧助手，臨床診斷更快、更精準
面對全球醫學影像資料爆炸性成長，本技術以「多層級卷積神經網路」的階層式醫學影像檢索系統為核心，整合來自逾10國、數十個醫療與學術機構的公開資料，涵蓋14種影像模態、40個器官與52類疾病，規模超過50萬張影像，形成大規模多層次資料庫，並透過深度學習自動辨識醫學影像特徵，分層檢索進行高效比對，且本模型能從專家回饋中持續自動優化。本技術利用AI精準標註病灶並完成分類，支援「以圖找圖」比對相似案例，特別適用於罕見疾病或臨床經驗有限的情境，並可拓展應用至AI輔助判讀、教學案例推薦及報告出具前的診斷比對，其具高擴充性與跨機構資料整合能力，可成為臨床決策與教學研究的關鍵工具。
本技術除了輔助醫療診斷外，也被應用於關節超音波掃描辨識（涵蓋膝蓋、手肘、肩膀等部位），能即時協助醫療人員判斷掃描與定位是否正確，確保影像品質足以支持臨床診斷，在此基礎上，羅崇銘進一步提出專利技術─「評估感染性關節炎的優化裝置及優化方法」。該方法同時獲取同一膝蓋區域的灰階影像與具血管分布特徵的都卜勒影像，並分別透過視覺轉換器（Vision Transformer）提取多組特徵，再交由機器學習分類器進行整合運算，輸出多組分類結果及其機率值，作為感染性關節炎的診斷依據，藉由結合結構影像與血流資訊，此項技術能強化臨床判斷精確度。
本團隊已取得多項專利成果，包括「病灶辨識學習裝置」、「病灶評估裝置」、「評估感染性關節炎的優化方法」、「影像掃描定位輔助系統」及「自動化數位檔案分類系統」。這些技術能自動辨識病灶、輔助疾病評估，並確保影像品質與資料管理效率，為臨床診斷與教學帶來助益。
AI 影像辨識驅動遠距醫療新時代 跨域合作加速診斷效率
本技術已將資訊工程技術延伸至醫學應用，並積極推動醫學影像判讀智慧化。且本團隊以協同臺大、北醫、榮總等大型教學醫院進行合作，針對肺癌、乳癌及大腸癌進行跨域研究，共同發表多篇學術論文。此些成果不僅提升疾病早期發現與治療的效率，亦有助於降低醫療與社會成本，展現出跨域整合研究的深遠價值。本技術具有以下應用價值：
- 遠距醫療：透過攜帶式裝置導入居家或偏鄉地區，醫師在上傳新影像後，AI系統即可即時比對相似案例，提供診斷建議、縮短診斷時間，降低多次返醫院的負擔。
- 跨科別協作：AI影像辨識技術具有跨科別協作與早期篩檢的價值，協助第一線醫療人員即早發現高風險病患，並快速完成速篩檢與轉診建議。
- 跨產業別應用：本AI影像辨識技術具跨域潛力，可應用於家電製造、醫材製造、安全防護監測以及食品產業的標籤檢測與防偽機制。
技術聯繫窗口：王恬恬 產學合作專員
電話：02-2939-3091 分機 69306
Email : 133227@nccu.edu.tw｜133227@g.nccu.edu.tw
