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工業技術研究院

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糖尿病視網膜病變診斷輔助分析技術

技術簡介

 糖尿病視網膜病變輔助診斷系統顯示結果,呈現疾病分級與病徵分析。
糖尿病視網膜病變輔助診斷系統顯示結果,呈現疾病分級與病徵分析。

結合醫師專業知識與人工智慧分析,以醫療即時影像 AI 辨識技術輔助醫生診斷(如:糖尿病視網膜病變判讀),能更有效率進行疾病先期防治判斷,提高潛在病患早期發現之比率,減少醫療照護支出與社會成本。

特色與創新

台灣糖尿病的盛行率10.83%,病患數約為254.8萬人,約佔台灣人口數11%(57.3萬人),且每年以2.5萬名的速度持續增加,糖尿病患者發病五年,約20%的病患發生程度不一的視網膜病變。目前由於地區醫院/社區診所的家醫科/一般內科並非眼部專科,無法判斷糖尿病視網膜病變程度,故需要大量轉診,但病患可能不清楚其眼部病變的風險,故輕忽對待未就診,造成治療延誤,後續衍生龐大的醫療負擔與社會照護成本。

所開發的糖尿病視網膜病變診斷輔助分析技術,切合台灣糖尿病共同照護網的病變分級需求:提供糖尿病視網膜病變五個級別(No DR, Mild NPDR, Moderate NPDR, Severe NPDR, PDR)的分類模型,給予不同分級病患更為貼切的醫療照護。在開發過程中與國內數家醫學中心合作,標註近十萬張眼底鏡圖片,輔以工研院自行研發之影像標註系統與品質監控工具,利用深度學習技術建立國際上目前唯一可偵測並標示四種主要病徵包括微細血管瘤、出血、軟滲出物、硬滲出物(Microaneurysms、Hemorrhages、Soft Exudates、Hard Exudates)的技術,方便病患可於新陳代謝科定期回診時,即進行眼部病變篩檢,免除轉診眼科的不便利,提升篩檢率,有效預防與警示糖尿病病患的失明風險。

應用與效益

此技術亦可搭配國產醫材設備,透過AI加值,可進一步增加國產醫材的銷售量與市佔率。

說明發展「糖尿病視網膜病變診斷輔助分析系統」的緣由,導入AI後改善哪些問題、系統操作及呈現的資訊。

相關連結:【可移轉技術】糖尿病視網膜病變診斷輔助分析技術。


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