影像技術再突破 醫療效果全面提升
陳婉潔/台北
影像技術應用於醫療領域已有一段時間,除了作為生理器官的狀態顯示外,透過與其他IT技術的整合,現在醫療影像的應用面向已快速擴增。
影像是現代科技在醫療領域應用的先行技術之一,利用數位影像取代傳統的X光片,更已有十年以上,相對於以往的實體X光片,數位影像具有易傳送、儲存等優勢,近年來大數據與AI技術崛起,數位影像在醫療的應用有進一步的拓展,清華大學認知與心智科學中心主任楊梵孛指出,以醫學影像結果建立解釋神經病理之理論,將可提供神經內外科與復健科設計療癒方式,而她本身也致力於此領域的學術研究,並已有豐碩成果。
楊梵孛表示,近年來全球政府開始大力推動長照政策,長照的主要對象多為慢性病與精神疾病患者,其中失智失能的老人照護就是其一。失智失能患者的醫護做法主要是長期追蹤與預防,這類型疾病的病源來自腦部病變,而腦部病變的徵兆包括行為徵狀、生物性表現、腦部結構變化等,其中腦部結構變化就可利用醫學影像診斷,例如在核磁共振影像和正子發射斷層掃描下,阿茲海默症患者的腦部結構和反應會與正常狀況不同,醫師可透過影像判斷病情。
目前的醫學影像主要作為醫師的診療判斷,這兩年漸受IT產業矚目的機器學習技術,也開始被嘗試應用在此一領域,楊梵孛指出,透過機器學習,將可分類病患和健康大腦的神經網路健全程度,至於今年成為全球焦點的AI,在腦部形狀大範圍的改變如腦癌腫瘤或車禍受創等雖可判別,至於腦內細小的改變,AI仍力有未逮。
對於醫療影像的未來發展,楊梵孛則相當樂觀,她表示不同模式的影像將可應用在不同組織病變,各種影像技術與軟體的結合,可加速判斷壞死的區域,同時也可判斷仍能治癒的腦區,例如以功能性造影確認腦部的活化狀態與療程能否改善腦部功能,另外結構性造影則可確認特定腦區的體積大小,便於相關疾病的萎縮程度判斷,例如前述的阿茲海默症,腦部萎縮的區域順序有一定方向,透過結構性造影與運算方式,可以確定患者的病期,讓醫師長期追蹤,目前台灣已有放射科與神經內外科與清華大學認知與心智科學中心合作,導入上述各種技術。
另外根據統計,台灣人的血管通常較細,中年之後常會有栓塞的狀況,由於多為小血管,對人體不會造成立即影響,不過過多、過久的栓塞,不但有可能造成大中風,更是失智的主因之一,這類狀況可透過Perfusion CT的影像檢查,就可以計算出大腦血管的栓塞位置,及早採取預防性治療。
楊梵孛最後指出,影像技術在智慧醫療的應用已越來越廣,過去主要多應用於病發後的治療與追蹤,但隨著軟硬體技術的突破,現在已經應用觸角延伸到預防階段,以疾病預防方式減少病發機率與醫療成本,對醫病雙方而言,都是更好的選擇。
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