台大醫院醫神計畫與威強電集團威聯通共同開發 皮膚科疾病分類（AI-CDSS系統)
"作為 QuAI 團隊的一份子，看到我們的研究成果為國人健康帶來實質的幫助，是一大幸福。未來 AI 的發展，必須與產業密切交流，發展出更多 AI 應用。各產業也必須思考各層面導入 AI 的可能。我們該思考的也許不是 AI 將會取代掉哪些工作，我們更該積極思考的是， AI 如何能協助人類完成更多工作，創造出更細緻的人機分工。" - QNAP QuAI 模型架構工作小組召集人 Dennis Chang NTU x IEI x QNAP 人工智慧醫療案例： 由台大醫院皮膚科主治醫師詹智傑所帶領醫神計畫團隊 與威強電集團威聯通共同開發「皮膚科疾病分類（AI-CDSS系統）」， 建立人工智慧（AI）平台與手機App程式，藉由患者疑似皮膚病灶處拍照後， 可協助醫師判別皮膚科常見但有時無法確診的五類疾病： 分別為基底細胞癌(BCC)、黑色素瘤(Melanoma)、鱗狀細胞癌(SCC)、痣(Nevus)、脂漏性角化症／老人斑(SEB K) ，增加臨床診斷準確度，減少對患者的侵入性檢查。 醫師能透過專屬手機App替患部照一張相片，由人工智慧（AI）判讀，作為初步快篩良惡性腫瘤的輔助工具，準確度高達9成。 相關報導： 皮膚癌老人斑分不清 台大醫院人工智慧輔助診斷 「怪痣」怕是癌？智慧機器人速幫解憂 影／是痣還是癌 台大醫新技術輔助快速診斷 癌與痣傻傻分不清 台大AI神判幾秒搞定 身上黑點是痣還是癌？台大醫院請AI幫辨別「拍照上傳」即知結果 台大開發皮膚症狀檢視APP AI取代醫師肉眼 台大醫院新系統數秒內可判斷是癌或痣 其他QNAP 醫療AI 案例 - 眼睛的癌症：老年性黃斑部病變 如果 QNAP 能夠透過 AI 技術，提升醫師對醫學影像判讀的效率與準確率，對於醫療品質的提升將大有助益。 除了獲得大量醫學影像可供分析外，QuAI 團隊 也需要汲取醫師的專業知識，協助進行醫療資料的標記及定義分類，逐步建立起資料判讀的模型，並透過深度神經網路（Deep Neural Network）演算法各種實驗分析，不斷地循環這個過程，持續改善及最佳化模型架構和演算法，完成醫療影像的診斷模型程式。有了台灣權威的醫師群協助標記醫學影像，QuAI 團隊對於完成這個醫療 AI 專案更具信心。經過雙方的密切討論，終於選定了主題：老年性黃斑部病變（Age-related Macular De...
