基本資料 Basic Information
| 填報醫院 Hospital | 臺北榮民總醫院 |
|---|---|
| 聯絡人姓名 Contact Person Name | 游鎧蔚 |
| 聯絡人單位 Contact Person Department | 神經影像診療科 |
| 聯絡人電子郵件 Contact Person Email | kwyu2@vghtpe.gov.tw |
AI模型基本資料 AI Model Basic Information
| AI模型名稱 AI Model Name | "台灣醫學影像"腦部磁振造影之腦轉移瘤影像輔助分析系統 (TAIMedImg DeepMets) |
|---|---|
| 應用領域 Application Domain | 放射線科 Radiology (應用子領域：放射診斷科 Diagnostic Radiology) |
| AI模型狀態 AI Model Status | 正式上線 In Production |
| AI模型摘要 AI Model Summary | 本系統擁有TFDA認證，對於偵測腦轉移瘤，具高靈敏、自動圈註與體積追蹤等特性，可以顯著提升判讀效率。 |
| 產品介紹 Product Introduction | 本產品是一套運用人工智慧圖像分析演算技術之閉鎖式人工智慧軟體，用來協助專業醫事人員在已知為腦轉移癌的顱影劑注射後T1加權MRI影像(post-contrast enhanced T1WI MR image)上，提供疑似轉移病灶區的初始輪廓描繪。本產品僅提供輔助資訊，臨床醫師仍應根據標準診療流程做出相關的判讀。 |
| AI模型官方網站 | 官方網站連結 |
| 導入日期 Implementation Date | 2020/07/10 |
效能與發布 Performance and Release
| 版本 Version | 1.0 |
|---|---|
| 準確率 Accuracy | 0.93 |
| 召回率 (靈敏度) Recall | 0.86 |
| Dice Coefficient | 0.89 |
| 生命週期 Lifecycle | 365 天 |
| 使用人次 Usage Count | 8,125 |
| 監測計畫 Monitoring Plan | 每年至少進行一次監測。 |
| 版本更新計畫 Version Update Plan | 目前無版本更新計畫。 |
| 成效指標 | 縮短作業時間, 傳統人工診斷流程約5-7天, AI輔助診斷流程約1-2天 |
ＡＩ實務九大透明度說明 Nine-Principle Transparency Framework
| 1. 介入情境及輸出 | DeepMets®以腦部磁振造影為分析標的，可以偵測並自動標註全腦中疑似腦轉移瘤病灶的輪廓及量測腫瘤體積。 |
|---|---|
| 2. 介入目的 | 用以輔助放射診斷科醫師辨識腦部磁振造影中疑似的腦轉移腫瘤，增加醫師的診斷準確率；若病人擬接受放射手術治療，DeepMets®則可輔助腦轉移瘤的標註，提升臨床診療服務品質。 |
| 3. 介入的警告範圍外使用 | 人工智慧用於輔助醫師判讀腦部磁振造影影像，不能取代醫師作為診斷與標註腦轉移瘤的唯一依據。 |
| 4. 介入開發詳情及輸入特徵 | DeepMets®的開發起始於2018年，由臺北榮民總醫院與台灣人工智慧實驗室研究團隊共同發起。開發初期團隊使用北榮1993年至2017年以加馬刀治療的一千餘例腦部轉移腫瘤個案的磁振造影影像及腫瘤圈註資訊為基礎，建立初始模型，後續加入健保署資料庫之磁振造影影像資料集，進行人工智慧模型的聯合訓練與優化，此經過優化的模型可針對醫療市場主流廠牌磁振造影系統所產生的影像做出高準確度的偵測與辨識。 |
| 5. 確保介入開發公平性的過程 | DeepMets®開發初期，團隊即納入不同年齡、性別的族群以確保資料的平衡性和公平性，另外藉由參與健保署全民健康保險資料人工智慧應用服務計畫，使用健保署所提供來自全國多家醫院不同廠牌磁振造影系統及不同影像掃描參數所產生的磁振影像進行模型優化，不只突破磁振造影系統機型廠牌與造影參數的限制，同時也維持模型對腫瘤偵測的高準確度。 |
| 6. 外部驗證過程 | 團隊透過院內與跨院際的方式驗證DeepMets®的效能，透過上述的最終模型，利用來自國內19家醫院的不同廠牌磁振造影系統及不同影像掃描參數所產生的磁振影像，完成醫療器材查驗登記前的臨床驗證，並於民國111年9月1日獲衛福部醫療器材許可證(衛部醫器製字第007653號)。 |
| 7. 模型表現量化指標 | 準確率：0.93，召回率：0.86，Dice：0.89 |
| 8. 介入實施和使用的持續維護 | DeepMets®在獲衛福部醫療器材許可證後，已於臺北榮民總醫院臨床落地並使用超過8千人次，造福使用的多科醫師及病人;DeepMets®並已經歷歐美多個醫療中心數百例的臨床測試。在國科會台菲專案合作計畫輔導下，DeepMets®已於民國113年12月通過菲律賓食藥署查驗登記，落地臨床使用。台灣人工智慧實驗室定期與臨床使用團隊交流，提供使用者專業支持和故障排除等服務。 |
| 9. 更新和持續驗證或公平性評估計畫 | DeepMets®在獲衛福部醫療器材許可證及臨床使用後，使用的醫師們持續回饋使用者意見予研發團隊，提供往後系統持續更新及與優化的重要專業依據。 |
可解釋分析 Explainability Analysis
| 可解釋分析說明 | 本 AI 軟體可於原始影像疊加圈註病灶，使用醫師能直接從影像得到 AI 圈註之病灶及範圍，與已知的臨床腫瘤特徵（例如，大小、形狀、紋理）相關聯，了解 AI 輔助判讀是否正確，從而得知病人是否有腦轉移瘤。具有直接的、視覺上的可解釋性。另外，本 AI 軟體是以U-Net演算法為主，訓練資料皆來自多專科醫師共同決定的圈註範圍，在學理上也具有合理性和可解釋性。 |
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