2023 國家新創獎 – DeepBrain Cognito

利優生醫開發智能霧化給藥平台,提升藥物傳輸效率

在眾多藥物服用管道中,霧化給藥是唯一非侵入式的血液循環方法,人體的吸收效率快速而且所需要劑量少,副作用也相對較低。利優生醫張益慈總經理指出,霧化給藥不像點滴注射一樣由專業醫護人員操作,一般民眾居家即可使用。此外,霧化給藥的藥物不須再製作成藥錠或膠囊,患者不需要再吃下多餘的賦形劑,可降低身體負擔。

傳統霧化給藥裝置有藥物殘留量高跟霧化粒子不均勻、影響吸收等問題,因此普及率一直不高;利優生醫開發的智能霧化給藥平台AirHyper具備殘留量低和霧化效果均勻等優點,可以將大部分霧化後的藥物粒子的大小控制在2-5微米,讓藥物不會因粒子過大被阻礙在上呼吸道,可以更精準到達肺部組織,增加藥物吸收效率。

張益慈表示,AirHyper平台可用於過敏、氣喘等慢性呼吸道疾病的藥物傳輸,目前已完成人類用和實驗室動物用的產品雛形,正積極擴大產品知名度,也期待能與藥廠合作,開發更多種類的藥物傳輸。


※利優生醫的AirHyper給藥平台,具備精準傳輸、殘留量低等優點。(來源:利優生醫)

陳震宇教授團隊開發DeepBrain診斷技術,精準預測腦部健康變化

在高齡化社會中,老年人口的失智或其他中樞神經疾病風險備受重視。從社會的觀點來看,高齡失智會造成醫療支出增加、照護人力不足等社經衝擊,但目前在醫學界仍然缺乏可以有效早期預警腦部健康的檢測技術,無法滿足老年人口及其家人的需求。

北醫附醫陳震宇特聘教授團隊繼DeepLung技術後,又以3D MRI磁共振影像為基礎,開發出DeepBrain Cognito腦部健康失智預測模組,以AI技術分析大腦皮質層的萎縮區域,進而預測大腦年齡以及未來發生失智的機率,有助於即早介入、延緩老化及預防醫學的發展。

研究數據顯示,DeepBrain Cognito預測年齡與實際年齡的相關係數高達0.938,均方根誤差(Root-Mean-Squared Error, RMSE)為2.29年,在95%的信心水準下已具備顯著性。陳震宇特聘教授團隊已於2023年成立衍生新創神瑞人工智慧(DeepRad.ai),未來將持續推動DeepLung、DeepBrain的上市許可和銷售業務,並持續開發乳癌篩檢在內的AI影像診斷產品。


※陳震宇團隊的DeepBrain Cognito技術,可預測大腦年齡與失智症機率。(來源:北醫附醫陳震宇教授)

看準慢性骨骼疾病市場,采風智匯發展DeepXray平台,提供可負擔精準醫療服務

人類社會盛行慢性疾病(心臟病、高血壓、骨質疏鬆症、退化性關節炎、糖尿病)當中,就有兩項與骨骼密切相關,是僅次於心血管疾病的高盛行率慢性病,在美國每年的相關醫療支出超過800億美金。然而,骨質疏鬆症有高達84%患者未被診斷,退化性關節炎更時常伴隨失眠、肥胖等共生疾病,對生命健康的威脅其實不亞於癌症。

針對這塊未滿足的醫療需求,采風智匯使用最普遍的X光、超音波影像技術,進行慢性病的早期預測診斷,目標是提供一般人也負擔得起的精準化醫療。例如用於慢性骨骼疾病的DeepXrayTM就是利用一般的X光片,使用AI進行診斷和分析病情進展,可在一分鐘產生個人化報告。采風智匯與亞東醫院及台大醫學院合作進行的研究指出,DeepXray可有效提高非專科或資淺醫師診斷精準度達66%、並減少資深專科醫師診斷的變異度達50%。

采風智匯表示,DeepXray已經在2023年第3季取得美國FDA、TFDA的2類醫材上市許可,預計在2024年第2季向日本PMDA提出產品上市申請,也正積極布局另一項產品:慢性心臟疾病的AI超音波影像診斷DeepSono。此外,在2024年,采風智匯也將進軍日本和東南亞市場,目前正積極尋找當地合作夥伴。


※采風智匯的DeepXray可使用X光片判斷骨質疏鬆、退化性關節炎狀況(來源:采風智匯)

2022未來科技獎 – 多模人工智慧個人化4D高齡健康失智預測模組

臺北醫學大學陳震宇副校長結合三家附屬醫院之神經放射影像專家、大數據生資專才及人工智慧校級跨領域團隊,以「多模人工智慧個人化4D高齡健康失智預測模組」技術,於2022年10月15日榮獲科技部2021未來科技獎,本校同時還有蕭宇成老師團隊以「膽固醇型液晶AI光電感測智慧物聯技術於環境檢測、醫學檢驗、防疫快篩與綠能減碳之使用」獲獎,10月11日~20日於未來科技館(臺北世貿一館)進行實體與線上展出。


「多模人工智慧個人化4D高齡健康失智預測模組」為本校陳震宇教授/副校長與神經醫學研究中心李宜恬研究員、數據處許明暉數據長、資訊處張資昊資訊長、雙和醫院神經內科胡朝榮醫師/副院長,攜手合作執行2021年國科會「打造國家級全方位人工智慧精準健康數據樞紐模式計畫(National Hub)」,該技術使用國際大型失智資料庫數萬筆高齡腦部磁振影像,以「即早介入、延緩老化、預防醫學」為目標,針對高齡亞健康族群,結合醫療科技產業,打造多模人工智慧個人化4D高齡健康失智預測模組,並聯合北醫一校三院(北醫附設醫院、雙和醫院、萬芳醫院)及國內四大醫學中心(臺大醫院、成大醫院、北榮醫院、萬芳醫院)做前瞻性臨床驗證,期望可以達到臨床實務可運用性,進一步推動醫療人工智慧產業之發展。【右圖:多模人工智慧失智預測模組技術獲選智慧創新技術發表,由李宜恬研究員於現場實體報告分享】

醫療進步與少子化,使臺灣加速形成高齡化社會,失智患者也逐年增加,依臺灣失智症流行病學調查結果: 65歲以上老人每12人即有1位失智。目前全球人口有75%為亞健康狀態,是失智高風險群,發展腦心智退化之早期偵測指標與風險預測模式,為降低社會醫療照護成本的第一步。

人工智慧個人化4D高齡健康失智預測模組,可以僅藉由當次掃描的磁振影像,建構出個人化4D人腦老化時間軌跡圖譜。此演算法模組不僅能預測未來腦皮質萎縮區域,亦能精準預測未來時間的失智分數以及症狀表現型,預期可為亞健康族群提供未來腦心智老化期程之風險預測模式,亦有助於即早介入、延緩老化及預防醫學的發展。

本技術發展的高齡健康大數據精準醫療人工智慧平臺,可針對亞健康族群提供個人化腦心智退化程度評估,這種前瞻性多模組高齡健康暨失智人工智慧整合平臺,未來將可推廣於其他影響神經認知之疾病,如新冠肺炎、腦震盪後認知損傷等,更有助於精準醫療人工智慧產業蓬勃發展。(文/人工智慧醫療研究中心)【下圖:國科會吳政忠主任委員(左3)頒獎後與陳震宇副校長(左2)研發團隊合影,左起謝安智研究助理、陳震宇副校長、吳政忠主任委員、李宜恬研究員、張資昊資訊長、高曼華研究助理】