用人工智能生成提高放射報告效率讓病患得到更快診斷 | 聯合早報

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2024-09-12

放射科醫生能借助人工智能系統生成腰椎掃描報告，不僅提高效率和減輕工作負擔，也能幫助醫生更早為病患做出診斷。

椎管狹窄症（lumbar spinal stenosis）是一種因脊柱管變窄，導致脊神經受壓的病症，患者在行走時常會感到臀部和腿部抽痛，症狀會在坐下來後有所緩解。全球有約10%人口受影響，主要通過磁共振成像（MRI）掃描診斷。

放射科醫生會在患者接受掃描後，親自分析腰椎不同部位的神經受壓程度，然後撰寫詳細報告，平均每份報告需耗時超過10分鐘。

因此，從掃描完成到診斷報告出爐，再到患者與醫生會面討論病情和治療方案，通常須等待一段時間。

為優化這個過程，讓病患更快得到診斷，新加坡國立大學醫院與國立大學計算機學院自2018年展開合作，開發了一個名為“Spine AI”的深度學習人工智能系統。這個系統可能幫助放射科醫生生成原本須手寫的醫療報告，將完成報告的時間縮短一半以上。

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ADVERTISEMENTSCROLL TO CONTINUE WITH CONTENTAds byInnity Spine AI可通過分析腰椎掃描圖像，自動辨識變窄的脊柱管部位，並用不同顏色的方框標出問題所在和嚴重程度。

國大醫院影像診斷科高級顧問醫生哈利南（James Hallinan）説，這個簡化的流程可將分析掃描和完成報告的時間從10分鐘縮短到三分鐘。

研究團隊的調查數據也顯示，使用系統的放射科醫生，分析掃描並生成報告的時間最短僅為47秒，而沒有使用系統的放射科醫生則需要四分半鐘。

哈利南指出，醫院目前的磁共振成像掃描數量相當龐大，放射科醫生可能需要多達兩到三天才能處理這些腰椎掃描。隨着我國人口年齡的增長，腰椎管狹窄症的發病率會越來越高，掃描的數量也將持續增加。

他説，新系統能在病患完成掃描後，立即生成報告。“有了Spine AI，我們可以更快完成報告，將報告發給主治醫生，也能更快為病人安排後續治療。”

84歲的林忠瑩2021年在國大醫院診斷出腰椎管狹窄症。由於年事已高，手術風險較大，她選擇通過注射類固醇控制病情。然而，去年她不幸摔倒，導致病情進一步惡化。

她在今年7月接受了磁共振成像掃描，Spine AI迅速在之後完成分析，當天生成報告，讓她得以在隔天就與主治醫生會診。林忠瑩指出，與幾年前的掃描相比，這次的過程更快。

她的主治醫生是國大醫院骨科外科部門顧問醫生陳炯豪。陳炯豪説，更快獲取掃描報告，不僅有助於加快醫生的診斷和治療方案的制定，還能幫助不熟悉解讀掃描的非專科醫生判斷患者是否適合保守治療，或須轉診給骨科外科醫生。

研究團隊也觀察到，不論是資深或資淺的放射科醫生，都在使用Spine AI時省下了不少時間；當中，正在接受培訓的放射科醫生平均省下的時間最多，高達74%。

國大醫院一名放射科醫生每天須處理約25個不同的磁共振成像掃描。醫院每年進行的腰椎掃描有約4000個，Spine AI能為每個掃描的解讀過程節省七分鐘，每年可節省下約466小時。

今年6月以來，Spine AI已分析超過50名病患的腰椎掃描。國大醫院目前正逐步把這個技術納入醫院標準流程中，並計劃之後在國大醫學組織旗下的其他醫院推行。

哈利南也透露，Spine AI將有助團隊未來開發更多針對其他腰椎問題的人工智能模型。