杜絕浪費！健保訓練AI揪「異常檢查」 速度比專家肉眼快960倍
▲杜絕浪費！健保訓練AI揪「異常檢查」，速度比專家肉眼快960倍。（圖／健保署提供）
健保財務入連續3年入不敷出，安全準備金最快2021年見底，屆時勢必面臨調漲壓力。爲了樽節開支，健保署訓練AI判讀影像檢查，目前已完成頭部電腦斷層（CT）模型，每張影像判讀辨識只需花0.25秒，相較於專家平均4分鐘判讀一張，快了960倍之多。
健保署長李伯璋表示，全民健保自開辦以來，每年門診申報量達3.6億件，住診也有344件。自103年起鼓勵特約醫療機構上傳檢驗與檢查等非結構化文字型報告，截至108年7月，已累計收載檢驗檢查報告24.7億筆。
爲了精準篩選執行量異常的醫院或醫師，健保署從健保大數據中，挑出檢驗檢查費用最高的CT，再從中找出最常執行檢查的部位頭部優先進行NLP訓練，先選取107年第2季醫院上傳的CT頭部檢查報導1000筆爲模型資料，進行病竈標註與分類，讓機器進行深度學習，當準確率與專家相比達到99%後，再放到第4季申報資料中進行實測。
結果顯示，在14萬筆資料中，只有60%的病患爲梗塞、血腫、腫塊效應等需要治療或追蹤的疾病，但餘下的40%卻爲動脈硬化、腦白質病變與老化等與疾病無直接相關的異常。換言之，病患可能只因頭痛、頭暈目眩等初級症狀前來就診，就被安排做CT檢查。
李伯璋提到，開發AI智慧作爲醫療申報的審查工具，乃時勢所趨，未來將持續應用大數據與AI科技輔助，未來將逐步擴增開發胸、腹部影像檢查報告，在尊重醫療專業的前提下，以謹慎的態度投注於民衆檢查管理，發展智慧醫療服務審查系統，讓病醫雙贏、健保永續。