健保大數據影像AI練兵有成，將來民眾胸部電腦斷層檢查的影像，建保署可透過AI判讀影像中的心臟分區鈣化分數、心外周脂肪、血管外周脂肪、主動脈鈣化分數等，給予綠、黃、紅、紫燈等不同風險等級解釋，可望每年解救4萬8156名心血管疾病高風險患者，這套系統民眾使用健康存摺就可被主動告知心臟鈣化風險，及早提醒生活檢查的注意事項，這套系統也是全球首創，最快明年第一季就可以正式運用。
健保自1995年開辦以來，已累積700億筆就醫資料，自2018年至今也蒐集30億筆醫療影像。2019年6月也和科技部合作，讓國內的學術單位進行電腦斷層掃描(CT)、磁振造影(MRI)影像進行AI演算法練兵訓練。台大醫院與NVIDIA合作練兵有成，成功利用健保大數據研發出「心臟主動脈鈣化／脂肪全自動分析AI模型」。
台大醫院院長吳明賢表示，這套系統是全世界唯一能自動分類及計算胸腔鈣化／脂肪定量的AI模型。
台大醫院心血管中心心臟檢查室主任王宗道表示，這套系統是與NVIDIA的深度學習模型合作，透過7萬張影像的無顯影劑胸腔CT開發而成，可精準判讀影像上的心外周脂肪、主動脈鈣化等風險警訊，並給予心臟鈣化0分綠燈、心臟鈣化1~399分的黃燈、心臟鈣化的400~999分的紅燈與心臟鈣化大於1000分的紫燈。
健保署署長李伯璋表示，國內因為口罩、疫苗接種等措施現已有700多萬人使用健康存摺，將來這套系統可直接結合健保端，主動在健康存摺告知曾照過無顯影劑胸腔CT民眾的心血管風險。
王宗道表示，透過AI系統分析2020年健保署資料發現，國內有心臟鈣化風險的民眾每年有3萬3511人，當中高風險有3647人、超高風險有4557人，當中平均每月有4013位高風險民眾沒有就醫，將來透過這套系統將可及早對這些位就醫民眾發出警示，每年可多拯救4萬8156名應就醫而未就醫的民眾。
健保署副研究員高豐渝表示，這套系統預計明年底能有完整版本能讓民眾於健康存摺使用，若開發順利可望明年第一季就能給民眾新的服務；吳明賢表示，透過系統警示，可讓民眾也多留意自己的生活型態，利用自己的數據給予「科學算命」，掌握自己的健康。(黃仲丘／台北報導)
