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AI能不能做臨床診斷?新創公司Harrison.ai要讓「放射演算法」變成醫生好朋友

AI能不能做臨床診斷?新創公司Harrison.ai要讓「放射演算法」變成醫生好朋友
Harrison.ai與澳洲最大診斷影像網絡I-MED Radiology Network的合資公司Annalise.ai,研發建基於AI技術的放射診斷支援工具,包括用於胸部X光的Annalize CXR。 (來源:annalise.ai)
撰文者:ANN WONG
獨立觀點 2022/12/19
摘要

1. 全球醫療量能不足,疫情更加劇問題,等待診斷的時程漫長,可能延誤治療。

2. 新創公司Harrison.ai,創辦人為出生越南、留學澳洲的執業醫師。他開發演算法,篩選最有活力的胚胎,幫助提高人工受孕機率。

3. Harrison.ai近年又將重點轉到放射學和病理學,希望能縮短癌症和重症的診斷時間、提升準確度,幫助醫師和患者。

一場疫症大流行,加劇全球醫療人手不足的問題,放射科醫生和病理學家在多國亦見短缺。病患甚至因輪候需時而錯過治療良機;醫者也疲於奔命,間接提高誤診風險。澳洲新創公司 Harrison.ai 研發的人工智能(AI)工具,則有望成為臨床醫生一大助力,改善醫療資源緊張地區的病症診斷過程。

聯合創辦人兼執行長Aengus Tran生於越南,赴澳留學後在當地成為執業醫生,但當他深入研究AI,他發現「利用它,能夠幫到的人比從醫一輩子都要多」。於是他兼任AI工程師,在2018年與弟弟Dimitry成立Harrison.ai,初期與全球最大體外人工受孕診所Virtus Health合作,建立演算法來篩選最有活力的胚胎進行植入。

近年,他們把重點轉到放射學及病理學之上。Tran指出,過去十多年,發達和發展中市場的放射科醫生嚴重短缺。隨著COVID導致進一步技能短缺,以及非急需程序和需求積壓,情況只會更壞。

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以香港為例,平均每名放射科醫生負責超過22,300人。英國等地同樣嚴重缺人,在深夜、週末、公眾假期只能作有限度服務。但培訓一名專科醫師耗時12至14年,無法快速擴大規模。如今病人主要按求診次序獲診斷,一旦個案過多,便要面對漫長而焦慮的等待。中風、癌症等重病患者更有可能錯失及早確診和接受治療的時機,變相加重醫療成本。而放射科醫生再加快工作,亦會增加醫療錯誤的風險。

這個問題環環相扣,Harrison.ai開發能解決多項臨床診斷工作的AI工具,並將其商業化。其中成立兩年多的annalise.ai,研發建基於AI技術的放射診斷支援工具,可從胸部X光和腦部電腦掃描,分別檢測出124項及100多項臨床發現,已在英國、澳洲及歐盟獲認證或使用;營運僅10個月的franklin.ai,其組織病理學產品能從前列腺活檢檢測出90多項臨床發現,預計明年投入服務。

Tran強調,該公司的AI工具並非要取代臨床醫生,而是讓他們得以「快速並大規模地作出關鍵醫療決定」。當人的判斷力會受精神、壓力、突發事件等影響,AI的表現則始終如一,還可在取得影像掃瞄後立即處理,若遇上高危診斷,則在工作清單標記為緊急個案及排到首位。

根據Harrison.ai,放射科醫生利用其AI後,診斷報告準確度提高45%,平均每宗病例省時12%。「帶來出色解決方案的關鍵,在於創建良好的數據集。」Tran 如此說道。Annalize CXR這個用於胸部X光的全面AI臨床診斷支援工具,便是透過由148名放射科醫生標記的龐大數據集,以及超過52萬個胸部X光研究進行訓練。

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Harrison.ai目前獲維港投資及Blackbird Ventures等投資,其放射學演算法在450多個公私營機構使用,亦準備在澳洲、英國、歐洲和一些亞洲國家推出產品。Tran表示,旗下AI技術希望到2025年能每天惠及100萬人,並把技術擴展至用於皮膚科及癌症等。目前全澳約有三分之一放射科醫生正用其AI工具。Tran相信,AI會成為臨床醫生的好朋友,透過分擔基本診斷工作,讓醫生能把大部分時間用於計劃治療方案及陪伴病人之上。AI所提供的額外產能,亦能減省培訓及聘用放射科醫生的成本、彌補專業人材的短缺。

*本文獲CUP授權轉載,原文

AI 重症 癌症診斷 生技
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