臺美聯手建置全球腦中風AI影像資料庫，目標3年百萬筆來加速判讀AI的研發
負責建置美國國衛院主要IT系統和大型資料庫的NIH神經異常暨中風研究中心（NINDS） 資訊科技與生物資訊部門主任范揚政指出，美國去年啟動醫療AI資料庫建置計畫，其中包括了與臺灣合作的全球腦中風影像資料庫（GSDR），要透過不同國家的腦中風資料集，來打造腦中風AI工具，提高急診準確率。范揚政表示，就美國來說，中風（腦出血）是第三大死因，在臺灣則是第四大死因，而且中風會造成個人長期、嚴重的失能，對社會和經濟都有重大影響。
要改善這個問題，就得把握中風發生後的黃金3小時，只要及時正確診斷、對症下藥，就能大幅降低中風後遺症的風險。全球腦中風影像資料庫計畫就決定從這部分下手，先建置一套標註過的腦出血電腦斷層掃描（CT）和核磁共振影像（MRI），再來打造一套腦中風AI輔助判讀工具，來縮短人工判讀流程。
進一步來說，GSDR鎖定腦中風發生後的三階段，分別是急性腦出血的辨識和分類、臨床診斷的決策支援，以及康復情況的預測（也就是中風嚴重程度的MRS評分）。在辨識階段，NIH的AI工具會先前處理腦中風影像，再來判斷是否為缺血性或出血性腦中風。如果是缺血性，則會進行影像的語義分割，來預測缺血性中風初期會影響的腦部區域，並產生一份報告給放射科醫師（如下圖）。范揚政強調，要提升腦中風AI工具的附加價值，得從影像標註的類別下手。而在資料清理階段的臨床驗證（Clinical Validation），則是提升AI模型準確度的關鍵。 【MORE】
