因应医疗需求，研华推出基于WISE-PaaS/AIFS的医疗影像AI方案与咨询服务，通过AI协助检测每份X光影像，改善放射科医生的工作环境的同时，有效提高诊断效率，辅助医疗决策。
综观医疗保健体系，影像医学是当今高科技医疗中不容缺失的一环，许多细微病灶，都需要依靠放射科医生的专业辨识力，从X光、CT 或 MRI 影像中看出端倪。尽管在大量档案当中，真正被检出患部的比例不高，平均仅4~10%，但放射科医生仍需看完每张片子，难免面临作业时间长、工作负担重的情形，患者也可能因为诊断不及时，错失诊疗或救治的最佳时机。
为此，研华推出基于WISE-PaaS/AIFS的医疗影像AI方案与咨询服务，第一阶段率先推出“胸部 X 光图像气胸检测”方案，通过AI 协助检测每份影像图片，判断出风险等级，一旦检测到高风险病灶，将立即向放射科医生发出警报，便于医生调整诊疗顺序，确保重症病患能够优先获得治疗。另一方面，也有助于改善放射科医生的工作环境，减少眼力耗损，延长职场寿命。
4步骤持续优化模型，助力最佳医疗决策
基于WISE-PaaS/AIFS所开发的医疗影像AI方案，包含六大操作步骤，依序是取像、推理、确认、标注、模型再训练、模型换置，通过这六步骤的持续循环，来促进模型持续精进优化。
具体来说，AIFS的医疗影像AI方案，其模型训练流程中包含四项作业程序：
首先是图像数据前处理，先将图像格式从 DICOM 转为 PNG，再搭配 AIAA 人工智能辅助标示工具来辅助标注，加速医生标注影像的效率。
其次是图像分割与模型，按医生设定的检测需求进行建模，并搭配生成对抗网络（GAN）技术、模拟合成更多的训练数据量，解决各医院因为影像数据不足而难以推动模型训练的问题。
第三道程序是特征萃取与分析，藉由各种统计方法，分析每一个病灶的强度、纹理及高阶特征。
第四是诊断分析看板，此看板协助医生深入剖析病灶、获得诊疗方式的推荐建议、执行预后预测，使医生能够产出最佳的医疗决策。
携手伙伴持续开发WISE-PaaS/AIFS医疗影像AI方案，受惠医病双方
截至目前，研华 WISE-PaaS/AIFS的气胸检测方案已获得台湾南部某大型医院的青睐，以此进行多次验证，证实能有效促进放射科医生工作顺序的优化，医生可以优先检测疑似带有气胸病灶的影像数据，让一些患有气胸、但较晚进行 X 光拍片的病人，不会延误诊疗时效，有效提高患者存活率，可谓意义重大。
据了解，研华基于公开数据集建置深度学习 X-光片气胸分群模型，导入至上述医院时，再搭配采用 AI 框架服务的数据前处理、超参数调校等功能来优化模型，进而完成可分群医院 X-光片是否有气胸（Yes/No）的AI模型；后续证实在医院测试集上 Dice Index 超过 0.8，已达到可上线使用的标准。
值得一提，关于气胸检测的取像、推理、确认、标注、模型再训练、模型换置等六项执行步骤，其实亦可适用于主动脉剥离、肺炎／肺结核／肺癌、脑出血等其他重症检测工作。因此研华未来将携手更多智慧医疗生态系伙伴，扩大基于WISE-PaaS/AIFS的医疗影像运用范畴，接续繁衍出主动脉剥离检测方案、肺部病症检测方案、脑出血检测方案等等，让更多病患受惠。
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