眾所周知,糖尿病常常引起視網膜病變,不過過去的檢測準確度卻一直無法提升。自從人工智慧出現之後,檢測糖尿病視網膜病變又成熱門議題,Google AI並舉辦競賽,元智大學電機工程系教授陳敦裕率領的研究團隊因為辨識準確度名列總參賽者的前1%,獲全球Kaggle競賽「APTOS 2019 視網膜病變檢測競賽」銀獎殊榮。

元智大學23日表示,該校教授陳敦裕帶領研究生施孟宏、吳誌銘、鍾少君等,設計人工智慧深度模型,改良Google AI於2019年發表的Efficientnet架構,搭配特殊的學習率設定技術,並結合適當的模型優化演算法,於兩個月競賽期限內訓練出高精度的預測模型,在來自全球近3000支報名隊伍中成為前1%、世界排名第19名,獲得銀獎。

陳敦裕對本報表示,糖尿病引起視網膜病變的檢測方式原本就是開放性議題,早期就有人投入,但都沒有很成熟系統,準確度一直提不上來;人工智慧出來之後糖尿病視網膜病變的檢測準確度才大幅提升,世界各國都在做,熱門到Google也來舉辦競賽,這次比賽各地知名機構都有參賽,比的就是檢測的準確度,是一個綜合性的指標「KAPPA值」:「這次競賽第一名KAPPA值大概0.94,我們大概0.92。」

陳敦裕表示,眾多線上數據資源中,Google旗下的Kaggle是一個數據建模和數據分析競賽平台,致力於促進人工智慧進展。Kaggle透過和公司合作舉辦競賽,參賽者能在平台中使用公司提供的數據,並利用平台提供的計算資源從中學習,另一方面,公司也能從中挑選最佳方案,被挑中的參賽者能夠獲得5千到一萬美元獎金。

陳敦裕說,其中一項競賽糖尿病視網膜病變檢測,這是視網膜血管產生病變而引起血管滲漏,造成視網膜組織傷害,以致於看到的影像模糊、扭曲或部分喪失。

這項競賽由APTOS(Asia Pacific Tele-Ophthalmology Society)舉辨,這是亞太地區一群遠程眼科專家於2016年5月創立,匯集臨床醫師、研究人員、技術人員相互交流合作,促進眼科學進展,希望透過人工智慧的力量,幫助醫療資源貧乏地區的人民預防糖尿病視網膜病變。

陳敦裕表示,遠東集團旗下的亞東醫院有豐富的醫學影像資料庫,結合元智大學人工智慧團隊,圖像識別技術領先,將AI技術融入臨床工作流程,深層病理分析。未來團隊將持續改良醫學影像辨識模型,期許未來AI doctor更精準,助醫師一臂之力,減輕醫學工作負擔。

(旺報 )

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