林口長庚醫學中心骨脊椎科主治醫生蔡宗廷指出,繼團隊開發出脊椎量化測量AI後,現在正發展健保審查輔助AI,鎖定健保補助鋼釘和椎體護架的核刪,來解決標準不一和耗費人力的問題。

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攝影/王若樸

林口長庚醫學中心骨脊椎科主治醫生蔡宗廷日前分享自家脊椎量化AI,1秒就可準確地從患者全脊椎X光片中標出特徵點,計算出各種脊椎角度,有別於傳統醫師所需的半小時,可快速提供治療決策參考。在這個基礎上,林口長庚骨科團隊還瞄準健保核刪人為標準不一的痛點,正在發展一套健保審查輔助AI,來解決人力和標準問題。

三年前一場會議開始接觸AI,從簡單的脊椎量測SVA試水溫

蔡宗廷指出,過去,他對AI並不了解,但2017年時他擔任脊椎外科醫學會秘書長,在籌畫亞太國際脊椎年會APSS期間,才開始認識AI,認為AI可幫助醫生、減少重複性高的繁瑣工作。當時,他找來臺灣數位病理AI新創雲象科技,用脊椎外科醫生臨床常用的脊椎X光片,來發展骨科AI,想要打造一款能自動計算偏離距離的AI。

長庚骨科先從最簡單的SVA量測方法開始嘗試,SVA是最基本的脊椎重心偏離量測方式,可以用來評估脊椎矯正前後的變化,做為治療參考。它計算的是第七頸椎中點鉛直線,至薦椎後上緣的距離。根據Conus of Economy理論,人站立時,身體重心落在雙腳內,是最省力的狀態。但駝背或彎曲等姿勢,會遠離省力的椎體範圍,身體得耗費更多力氣來維持平衡,所以容易感到疼痛。為改善疼痛,醫生得先拍攝患者的全脊椎側視站姿X光片,範圍涵蓋頸椎至骨盆,再來計算重心偏離程度,如SVA、PT、SS等,來評估嚴重程度和治療決策。

林口長庚以2012年至2018年共990張全脊椎側視X光片,選擇了CNN旗下一種分支演算法ResUNet來訓練模型。

團隊將兩點差異的絕對值SVA error作為準確度評估標準,並在X光片上對比模型預測的特徵點與真人醫生標註的特徵點(如下圖)。他們發現,模型預測值與人類醫生的判斷十分相近,且模型推論時間只需0.2秒。這個成果也發表成論文,刊登於Journal of Clinical Medicine上。

挑戰更複雜的全脊椎角度測量,建立最大全脊椎X光資料集

有了成功的第一步,接下來,團隊開始挑戰全脊椎角度測量。蔡宗廷指出,全脊椎測量範圍涵蓋頭椎、胸椎、腰椎和骨盆,「有許多複雜的角度,」臨床醫生為計算這些角度,每張X光片得花上至少半個小時。團隊想要打造一套可以自動計算這些角度的AI系統。

長庚骨科收集了2018年至2020年共2,900張全脊椎側視站姿X光片,剔除品質不佳和格式不符的影像後,來標註剩下的2,210張影像,並分為400張測試影像、1,810張訓練影像。

特別的是,「這些影像不只有正常脊椎,還包括各種疾病,如脊椎側彎、脊柱後凸、骨折,或是打鋼釘的患者影像,」蔡宗廷說。

接著,以這些影像來訓練二階段CPN模型,這套模型計算角度的方法,是先從粗略的熱像特徵點定位,再到較細緻的熱像定位,接著是將模型中的DSNT層座標化,最後從這些座標計算各種脊椎角度(如下圖)。

而且,測試結果也顯示,模型誤差值表現優秀,比如頸椎、腰椎誤差中位數介於1.8mm至2mm間,其餘如胸椎、股骨則是3mm左右。此外,模型在數十種角度測量和脊椎對齊(Alignment)計算中,與真人醫生表現相近,其皮爾森相關係數p值皆小於0.001,且「電腦計算只需1秒鐘。」

現場,蔡宗廷也秀出一張AI模型計算的全脊椎X片量測圖,顯示電腦標註的特徵點(紅色)與人類醫生標註的特徵點(黃色)幾乎相同,此外還能自動計算曲線和微分轉折點。特別的是,模型也能準確預測開過刀、脊柱有問題的病人脊椎特徵點。

他回顧,能打造如此高準確度的脊椎量測AI模型,要歸功於自家的高品質資料集。林口長庚骨科團隊在這幾年間,靠著老師招募30多位醫學院位學生,成立骨科標註大隊,與工程師來回討論才完成了2,000多張全脊椎X光片、共10萬標註點的建置工作,而且也是目前脊椎文獻中,「最大的資料集。」他認為,這個資料集還可進行更多衍生研究,林口長庚也正與雲象著手研發脊椎X光自動診斷技術,來自動辨識骨折、脊椎側彎、脊柱後凸和打鋼釘等患者。

延伸發展手術計畫AI,還要建立健保輔助審查AI來解決標準不一的痛點

同時間,蔡宗廷團隊也利用自家資料集,結合日本濱松醫院的脊椎矯正角度公式,開發一套手術角度自動計算AI。他解釋,自己多年前至日本濱松醫院進修時,接觸到一套他們非常自豪的濱松公式,能準確計算出脊椎矯正手術所需的目標角度。但是,「這套公式非常複雜,人腦難以計算,」所以他聯想,利用自家快速的AI脊椎特徵量化分析,來自動算出手術計畫截骨的部位和角度(如下圖)。

站在這些基礎上,林口長庚現在要建立一套可以用來判讀各醫院脊椎手術X片的辨識AI, 希望提供給健保署,做為這類手術健保審查的參考。蔡宗廷自己是健保審查委員,每個月都得不定時到健保署,與多位醫生來審查大量同儕醫院的手術,是否可使用健保鋼釘和椎體護架(Cage),來決定是否符合健保給付的標準。

「但這有個大問題,就是每位審查醫生標準不一,」而且也投入大量醫生人力資源,為人詬病。他希望,能透過AI系統審查,來解決審查標準不一的問題,也加快審查速度、減少人力。文◎王若樸


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