現在有許多國家的醫師使用Lunit技術生識別、區分與監測病患。這是一種運用人工智慧與雲端運算的數位診斷工具，能精準、快速地讀取大量胸腔 X 光片，幫助醫師識別、區分和監測 COVID-19 病患。韓國放射科醫師 Kyu-mok Lee表示，Lunit INSIGHT CXR 的快速分析能力，協助醫師能夠快速識別「COVID-19 各種不同的症狀」，加快對病患的照護並阻止社區感染。
隨著疫苗接種計劃持續進行中，快速識別並隔離疑似確診病患對於控制病毒的傳播更顯重要。但是大量的病患，將會對測試流程、人員配備，和捉襟見肘醫療資源，帶來巨大的挑戰。
因此，越來越多國家及地區的醫院、篩檢中心和診所在區分COVID-19病患時，使用快速準確的人工智慧技術來判讀胸腔X 光片。Lunit 的演算法經過訓練可以判讀 X 光影像，最早用於偵測包括癌症在內的 10 種主要胸腔疾病的徵兆，準確度高達 97% 至 99%。當疫情爆發之後，開發人員迅速調整演算法來識別 COVID-19 的症狀—包括發生在確認病患身上的肺炎。
韓國軟體公司 Lunit透過創新與敏捷技術，為疫情期間管理病例的醫療專業人員打造了實用且快速的工具，來面對疫情的威脅。大約一年前，首爾第一次爆發COVID-19疫情時，Kyu-mok Lee醫師和他的放射科團隊加入了醫療前線。他們剛開始在一家每天都有大量病患的市立醫院，其中的臨時社區治療中心工作。在疫情最嚴重的時候，每天都有成千上萬的民眾進行篩檢。就像現在一樣，當時醫師們需要準確且快速的方法來確認哪些患者感染了病毒、感染程度，以便對他們採取適當的隔離和治療方式。
疑似確診 COVID-19 的病患會因為不同感染程度而呈現出截然不同的病徵。有些人有明顯的症狀，如咳嗽、發燒、疲勞和疼痛，其中又有輕症和重症之分，有些是沒有立即出現感染跡象的無症狀患者。他們仍然在不知不覺中將病毒傳染給他人，對社區構成更大的潛在威脅。
除了韓國以外，泰國、印尼、墨西哥、義大利和法國也採用了此技術。在疫情嚴重的巴西，一家大型醫療機構使用此技術來篩檢輕症患者的胸腔 X 光片。在病患眾多而醫療量能不足的醫院中，醫護人員可以更快、更有效地區分病患。
Lunit 的技術不僅可以幫助醫師判讀 X 光片，也能幫助非放射科專業的醫師，成為疫情期間珍貴的助力。Kyu-Mok Lee醫師說明：「很多來自不同專業領域，例如骨科、精神科和家醫科等各領域的醫師參與 COVID-19 的治療。但因為他們不是專門的放射科醫師，因此難以專業判讀 X 光片。X 光片僅以黑白色顯示，代表在某些情況下，單靠人眼無法看出病變。 Lunit 解決方案的優勢在於，能夠以鮮豔色彩顯示病變處。」
雖然該技術可以幫助醫護人員做出正確的決定，但患者的命運並不能取決於人工智慧。從X光片判讀出病變的病患，將會由醫師親自進行雙重檢查與確認。Kyu-Mok Lee醫師認為，Lunit 技術的處理規模和準確性可以幫助繁忙的放射科醫師節省時間。
「X光片是由2D的建模圖放在3D人體結構上，在圖片中人體器官和結構互相重疊，人眼無法看出病變也是無可避免的。事實上，放射科醫師，尤其是在韓國，每天必須檢視數百或數千張 X 光片，他們不可能投入大量時間仔細研究每張 X 光片。」
Lunit 的技術採用 Microsoft Azure 雲端運算，以熱圖的形式呈現檢測到病變的位置訊息。此技術還能依據檢測到的異常，判別此病變異常需要放射科醫師進一步確認的機率。即使是經驗豐富的放射科醫師，有時也會在壓力下忽略了重要的細節。 Lee醫師回憶起最近的一個案例，醫師並未發現病患COVID-19的病變，而是透過Lunit 的演算法偵測出來。
Lee醫師說：「如果患者的病變一直未被發現和治療，就會從輕症轉變成重症，而需要住院治療。及早發現病變，才能真正改變這樣的情況。」他指出，以檢測COVID而言，相較於更精準、但速度較慢的聚合酶鏈鎖反應測試（polymerase chain reaction，簡稱PCR），胸腔 X 光檢查仍屬於補充工具，但 Lunit 的解決方案對遏制疫情帶來了顯著的貢獻。
Lunit 的軟體不斷改進，分析來自全球 80 多個國家、超過 650 萬張的胸腔 X光片影像。從診斷中收集的數據，會在保護患者隱私、移除個資之下，用於大數據研究和訓練。Lunit 的技術已在Radiology、Lancet Digital Health、JAMA Network Open、Clinical Infectious Diseases 等主要期刊上發表並獲得認可。
「Lunit INSIGHT CXR透過更準確、高效與及時地診斷胸腔疾病，幫助減少醫療專業人員的工作量，為患者帶來更多幫助。」– Brandon Suh，Lunit 執行長
Lunit 成立於 2013 年，旨在使人工智慧和數據驅動的醫學成為新的護理標準。執行長 Brandon Suh 表示：「我們特別專注抗癌，因為這是全球人口主要死因之一。我們開發人工智慧解決方案，讓醫師能精確診斷和治療病患，並在合適的成本下使用合適的診斷，進而合適的治療方式。」
「Lunit INSIGHT CXR透過更準確、高效和及時地診斷胸腔疾病，幫助減少醫療專業人員的工作量，這不僅能在現今的疫情中創造更多價值，在平常的臨床環境中也能有所幫助。」同時，Lunit在人工智慧的疾病診斷上也有了重大的進展。例如，最近的研究顯示，另一個 Lunit INSIGHT MMG的解決方案，已能和一般放射科醫師一樣，準確地透過乳房 X 光片偵測乳癌病變。
此里程碑的成就，讓開發人員認為它未來可作為獨立影像檢視器，不僅減少放射科醫師的工作量，未來也能提升癌症檢測準確度。
參考原文：https://news.microsoft.com/apac/features/ai-and-x-rays-identifying-the-many-faces-of-covid-19/
