治療外傷性腦損傷分秒必爭，新加坡國立腦神經醫學院與醫療科技公司合作，研發人工智能技術，從大量腦部掃描影像中辨識出腦部大出血急需治療的病患，以縮短診斷與治療之間的時間。
國立腦神經醫學院昨天與醫療科技公司Iota Medtech簽署爲期三年的備忘錄，就放射學方面的效率與醫療結果研發診斷方案。
雙方將率先使用人工智能算法根據腦部掃描影像辨識急性腦部大出血病例，把病患按優先診斷的順序分類，輔助放射師的工作。
國立腦神經醫學院院長伍偉豪副教授說，在新加坡，腦部外傷是導致40歲以下成人殘障或死亡的主因，急性治療越快進行越好。
“使用人工智能技術可以在診斷時節省至關重要的時間，爲病患改善護理效果。”
Iota Medtech總裁洪延勉說，除了閱讀外傷性腦損傷的腦部掃描影像，雙方接下來也准備使用人工智能技術閱讀中風與神經膠質瘤（glioma）的掃描影像。
國立腦神經醫學院神經外科住院醫生柯瑞欣說，醫學院每24小時得處理的腦部掃描影像可多達70至100個，其中約30個是在下班時間後人手較少時要處理的。
機器閱讀腦神經影像技術正迅速發展
柯瑞欣說，人工智能技術閱讀腦部掃描影像已在實驗室中證明可行，現在步入臨床階段，也就是拿機器的判斷結果與醫生的作對比，以測試它的准確性。
使用機器閱讀腦神經影像的技術正迅速發展，中國天壇醫院與人工智能公司安德醫智去年已在北京舉辦全球首場神經影像“人機大賽”，機器在速度與准確率上擊敗15名資深醫生。
腦神經放射科高級顧問醫生林千石教授是遠赴北京參賽的唯一一名新加坡人。
他昨天出席備忘錄簽署儀式時說，參賽醫生分析的影像來自那台機器學習的影像數據庫，人工智能在嚴格受控的實驗室情況下表現優越，但現實中變動因素繁多，要在臨床上使用得進行更多測試。
他舉例說，谷歌地圖有可能在使用者迷路又碰到繁忙時段時故障，人工智能醫療技術也一樣。
“現實生活中，不准確性可産生慘重後果，所以我們要很小心，確保這不會在醫療界發生，不會在病患身上發生。”