AI偵測X光片揪COVID-19 食藥署首度核准【獨家】
2021/5/30 11:17
(中央社記者江慧珺、張茗喧台北30日電)武漢肺炎疫情嚴峻,衛福部食藥署最新專案核准一款人工智慧(AI )系統,可輔助偵測患者的胸部X光片,發現疑似染疫並且提早示警,有助守住醫院防線。
自去年武漢肺炎(2019冠狀病毒疾病,COVID-19)防疫戰開打以來,透過AI科技協助防疫,從疫情監測、快速診斷、藥物治療選擇到疫苗研發,是重要課題。
這款AI胸部X光片輔助偵測系統,是由台灣醫學影像公司與醫療機構合作開發的AI演算軟體,公司負責人即是台灣人工智慧實驗室(AI Labs)暨批踢踢(PTT)創辦人杜奕瑾。
衛生福利部食品藥物管理署醫粧組簡任技正吳亭瑤告訴中央社記者,要及早找出染疫者,除了PCR核酸檢測、抗原快篩外,胸部X光片判讀也是重要依據。
吳亭瑤說,這套AI系統可協助圈選出胸部X光片上可疑的病灶,27日通過食藥署醫療器材專案製造販賣核准,這也是國內首款因應疫情緊急使用的AI輔助系統。
台北醫學大學附設醫院胸腔內科主治醫師蕭世欣說,武漢肺炎許多無症狀患者,可能因其他傷病到院,造成傳播風險,這款AI系統可輔助判讀病患的胸部X光片,若偵測到疑似病患,就可及早發出簡訊警示醫護人員。
蕭世欣解釋,一般肺炎多侵犯單側肺葉,而武漢肺炎則在雙側肺部周邊會出現毛玻璃狀陰影,AI除了偵測異常外,還能判斷影像畫素與訊號強弱,有時比人眼辨識更強。
台大智慧醫療中心副主任、急診醫學部主治醫師李建璋也提到,若醫院內出現確診個案,要進行大規模全院採檢相當費時,若能先替出現疑似症狀者照胸部X光,並以AI輔助判讀,有助即時找出染疫者。
除了加速偵測外,節省人力、減少錯誤也是一大重點。李建璋指出,放射科醫師判讀各式檢驗檢查影像,相當耗眼力與腦力,看久難免疲乏,且同張X光片不同醫師可能做出不同判讀。
李建璋說,此時AI系統可分擔醫師判讀工作,並給予第二意見,目前已知利用AI判讀武漢肺炎疑似個案的準確度約80%,和快篩相當,但速度更快、更省時。
然而,AI系統非萬能,蕭世欣提到,最初系統開發時,是以確診者的胸部X光訓練AI模型,故判讀精準度高,但實際上陣可能遇到各種狀況,故仍要擴大規模驗證。
吳亭瑤指出,AI系統要通過食藥署核准,必須有臨床驗證,但去年病例較少資料取得不易,直至上個月各種審查資料齊全,如今核准後恰巧碰上這波本土疫情,可望協助在醫療第一線協助抗疫。
附圖:
疫情嚴峻,衛福部食藥署最新專案核准一款人工智慧(AI )系統,可輔助偵測患者的胸部X光片。(示意圖/圖取自Unsplash圖庫)
資料來源:https://www.cna.com.tw/news/firstnews/202105300045.aspx?fbclid=IwAR21Zs9pElxMvl5HL3bLaiEMz5wDiM9vbVvCgyLAvyTPk02XwQ9U-EV7aIE
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▎交通沉痾代價痛,工安改革何時動?
台鐵太魯閣號遭包商工程車滑落撞擊的意外,造成台鐵史上最嚴重、目前共51死178傷的火車事故慘劇。事發至今一天有餘,第一時間全國上下都以救災為先,共同為傷者與罹難者家屬祈禱,也為不幸身故的死者默哀。
但國人也要忍不住質問,這樣的悲劇是如何發生的、誰該負責?如何減少未來再次發生意外的風險?
一個包商工地主任的「無心疏失」,卻釀成如此大規模的傷亡事故,難道其中沒有任何管理問題與系統性風險該檢討?
檢視整起案件背後的問題以及各方提供的資訊,虹安發現這起火車事故背後實在有太多被忽略的結構性沉痾與原本可避免的問題:
1⃣️廠商紀錄不良、工安品質堪慮:
台鐵發包廠商「義祥工業社」的負責人李義祥過去已有諸多不良紀錄,包括2007年涉嫌圍標自強外役監鋪設琉璃鋼瓦標案、2008年違反政府採購法被花蓮地院判刑6個月易科罰金、2014年偽造承包工程當中用以維護工安的圍堰照片及施工日誌,今年2月才三審定讞被判有期徒刑6個月,以及2014年其員工駕駛疑似故障的工程車而跌落山谷身亡。但這樣的公司負責人卻在5年來透過不同公司名稱(義程營造)拿了政府金額高達2億元的19個工程標案,義祥工業社5年來更有15筆違規開罰紀錄。
#為何這樣的問題廠商還可繼續承包政府工程?
#政府的稽核與評鑑機制是否已經失靈?
2⃣️鐵路局監督與品管責任勿逃避:
無論是以國家治理責任或企業管理QC品質控制的角度檢視,儘管今天出問題是承包商,包括監造都有責任,發包與管理稽核的鐵路局又怎可卸責?竟然還傳出台鐵內部有幕僚建議將責任推給承包商和監造商,以降低台鐵的責任與負評等訊息,人民絕對難以接受!
台鐵應該嚴正面對自己的管理疏漏並大刀闊斧改革。舉例來說,有曾擔任工程品管人員的網友在PTT撰文指出,由於政府評鑑流於形式、中小型維修工程案利潤低,業界管理能力和安全紀錄好的營造廠不太會投標這類小工程案,因此大量工程流標後,時常又會回頭放寬審核標準,導致承作廠商品質參差不齊。而勞安及安全衛生管理費用編列佔比也過低,更遑論進階安管設備的編列。
#台鐵是否有針對各個工程案件的工安品質做好把關?
此外,造成此次事故工程車所屬的「#鐵路行車安全改善六年計畫」,該工程標牌顯示今年1月20日就該完工,卻產生延宕狀況施工至今,是否有廠商趕工鋌而走險造成風險管控失靈?台鐵指出是因水土保持問題申請展延,但就連展延申請程序都仍在進行中,為何仍可施工?難道台鐵都要推說這全是承包商的問題?
3⃣️台鐵局長無人敢當,徒增管理風險?
自從2018年普悠瑪號事故發生後,台鐵局長換人做,而前任局長張政源今年1月14日退休就由交通部次長祈文中代理至今,這一代就是三個月,至今懸缺。根據媒體報導指出,台鐵因為事故危機不斷,局長人選不但沒人敢推薦,更沒人敢當!然而無人敢領導、推託怕事的態度,就能讓意外不再發生?還是反而造成風險的增加?台鐵人事任命的延宕與推諉不前,這個政治責任請問是誰要來扛?還敢說有政府會做事?政府到底在哪裡?
#沒政府敢扛責?
相關問題可能還有很多,有待大家共同討論與挖掘。虹安在這裡想就目前看到的情況提出簡要的建議與解方:
1⃣️ 落實廠商品管、工安品質重新檢視:
當政府體系保護自己、保護廠啇,都不得罪人就都不會真正面對問題。嘗試把問責推給法律,但司法是「無罪推論」,除了蒐證不易,官員更不會積極尋找罪證,以免牽連自己的責任。最後當法院無法判罪,厰商就可以號稱「還我清白」,繼續投標、承包政府的工程標案,也持續放任工安風險蔓延。
台鐵以及行政院公共工程委員會,應限期內提出過去十年內有有紀錄不良、工安問題或有訴訟爭議之政府工程得標廠商名單,甚至是換個名字就捲土重來投標、承作政府案件的不良廠商名單,都應該要逐一檢視並重新審核,並徹底稽查進行中工程之工安及工程品質,以維護國家公共工程品質及人民生命財產安全。
2⃣️ 職安與工安風險態度的檢討與落實:
我國已是發達經濟體,但多次的事故意外不斷發生,顯見台灣營造產業對於工安意識的輕率亟待改進,包括我國的《職業安全衛生法》當中稽核措施與罰責過輕、職安人員待遇不足且不受工地友善對待等問題都持續為人所詬病。
台灣的營造設計法規與安全要求,到了工地現場變成一份份需要簽名與打勾的文書表格,但究竟有多少真正落實?此次意外,無論是學者專家或相關從業人員都指出 #肇禍工地旁未設置安全圍籬 是一重大疏漏。即便台鐵指出在圍籬安全和防護設計合約都有規定要做,但承包廠商就是沒做,竟還曾是有圍籬造假前科的廠商,一再知法犯法、相關條文形同虛設,為何台鐵與廠商對於安全設施的落實與稽核如此漫不經心?
當年普悠瑪案提出的上百項改善計畫,今天又落實了多少?
一時貪圖方便的心態「車子停這裡一下沒關係」,在缺乏有效規劃的安全管控措施下,就輕易引發死傷如此巨大的災難。我們從工安意識的提升到相關法規的檢討落實,還有非常多要努力。
3⃣️ 安全措施的增加與落實:
此次意外後,許多人舉歐美或日本的工地安全及現場管理為例,認為台灣應可效仿,包括制度面的日本 #職業安全衛生管理體系,有效降低了一半的事故死亡率、全員責任式管理機制與重度的事故罰則,到器物面嚴格規範的現場施工設計與工地周邊安全防護等。勞動部早在2018年就有相關研究報告指出仿效日本工程安全輔導做法,可有效改善我國營造業工程安全、降低職業災害。
回到此次意外當中的情景:
a. 台鐵對於鐵道周邊沿線的淨空以保障行車安全負有明確責任,那麼靠近鐵軌的工地及道路邊坡,是否有規範停放各類車輛、工程物資如何堆放及危險物品放置處的明確規範或禁令?
b. 台鐵對於鐵路周邊工地現場的實時監控顯有不足,未來包括台鐵與行控中心的聯絡,是否能運用大數據資料與AI管理,交叉比對各項即時數據與影像,掌握列車行進時周遭工地的動態並回報給行控中心與列車駕駛,增加風險管控程度與駕駛反應時間?
c. 對於學者建議台鐵應效仿日本鐵路及我國高鐵在特定路段設置異物入侵系統警示來車,政府是否願意採納並儘速編列預算?
d. 此次意外傷亡巨大,有意見指出可能為緩解疏運需求而增加販售站票有關,太魯閣號每節車廂至多15名站票,意外發生時站票乘客遭拋離受傷風險更大,未來是否重新檢討站票販售機制?
以上種種從注重工程安全意識的重新建立、工安稽核與廠商品管制度檢討到鐵路及工地安全措施的增強,其實有許多都是長年累積下來的積弊陳痾。一次次的慘痛傷亡不斷提醒國人,我們還有很多事沒做,或者沒有做好。
虹安誠摯希望,我們不該一次又一次經歷這樣慘痛的教訓、付出如此多珍貴的國人同胞性命,卻一次又一次在輕忽風險、疏於做出改變當中等待下一次悲劇降臨。
願罹難者安息,也持續為生者與家屬祈禱。但在祈禱以外,我們還可以做得更多、做得更好。
當救災告一段落,檢討與改進的腳步刻不容緩!
#文長因為語重心長
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桃市府投入發展AI人工智慧,不僅協助產業發展,更要帶給市民朋友更智慧、更好用的服務
政府部門是擁有非常多資料的地方,不管是警政、交通、環保、到醫療等,有著豐富的各式原始資料(raw data);然而,人工智慧技術必須建構在大量的資料上去發展,如何有限度、有規範、甚至去識別化的方式,運用資料來投入發展人工智慧,我想是所有公部門在數位時代必須面對的課題。
今年1月國發會與台灣人工智慧實驗室 Taiwan AI Labs 邀請跨部會共同發起「AI聯合學習產業大聯盟」,在「人權與隱私權保護」為首重之下,發展人工智慧(AI);#桃園市政府 很榮幸能擔任 #共同發起 單位,在不同局處、不同使用情境下,共同發展與運用人工智慧,要帶給市民朋友更聰明、更好用的服務。
台灣以民主與法治聞名世界,面對資料治理,更是重視隱私與人權,是非常適合發展AI的環境。桃園不僅在發展智慧城市上不遺餘力,曾榮獲智慧城市論壇(ICF)首獎(TOP 1)的殊榮,更也是高科技公司的重鎮與台商回流的首選基地,加上人口紅利,這都是發展數位化、智慧化的重要基石。未來在AI、5G、大數據的趨勢中,我們會把握契機,公私協力,一起打造 #智慧桃園。
#PTT之父
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如題
AI/ML/DL/CV大概是這幾年全世界最紅的領域
但是台灣的產業還是跟不上的樣子
https://aliensunmin.github.io/lab/info.html
孫民教授實驗室的網站 上面有寫學生出路
可以看到都是MTK/安霸 這兩個都是ic廠
孫民教授在台灣應該也算第一把交椅了 paper滿天飛 應該有指標性?
外商方面 google的缺都偏向hardware
新創方面 版上在viscovery 或 appier面試的經驗好像都負評居多..
我並非想唱衰這個領域 因為我自己也是這塊的 也覺得這個領域很有趣
只是從各方消息來看似乎不太樂觀..
業界的前輩們能分享一下近況嗎?
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btw 有人能轉科技版嗎 權限不足..
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 39.9.104.123
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1546583560.A.50A.html
※ 編輯: vu04y94 (39.9.104.123), 01/04/2019 14:33:56
道該怎麼說 不過大公司(google)的研發單位也都會發paper
※ 編輯: vu04y94 (140.112.25.100), 01/04/2019 16:07:51
※ 編輯: vu04y94 (140.112.25.100), 01/04/2019 16:49:54
它當成vision問題解的話 根本做不到想像中的那種自駕
※ 編輯: vu04y94 (140.112.25.99), 01/04/2019 17:35:30
都博士級人才以上才能玩的
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