放射影像AI研究 史丹福領先全球 啟動商業授權計畫 成果帶入臨床

根據史丹福大學報報導，史丹福大學醫學院放射科教授、資料科學家朗格洛茨（Curtis Langlotz），長年投入醫療人工智慧研究，如今開發了大型資料集CheXpert，內有數十萬張匿名胸腔X光影像，數量為全球機構之冠，這項技術已獲FDA核准，由新創公司導入全美各家醫院，預期將挽救數以萬計未察覺心臟病風險的民眾。

朗格洛茨是醫學院放射科教授，同時擔任醫療與影像人工智慧中心（AIMI Center）主任，長年投入醫療人工智慧研究。他於1980年代在史丹福取得人工智慧碩士，之後再完成醫學博士與AI相關博士，是跨足臨床與科技的領軍人物。

朗格洛茨表示，自己從大學修第一門AI課時便被吸引，因為「能讓系統模擬人腦運作」的概念令人著迷。如今，他的研究團隊與AIMI Center跨越20個系所、支援逾250位教授，研究從癌症、關節炎到肺炎，幾乎涵蓋全身疾病。

史丹福醫院目前擁有約1.8千兆位元（PB）的放射影像資料，是全球少見的巨量醫療資料庫。研究團隊利用這些資料訓練演算法，協助更早發現疾病、提升診斷正確度並加快醫療流程。

報導指出，2018年AIMI Center成立後，朗格洛茨與共同創辦人推動資料開放，經過兩年審批後正式釋出第一個大型資料集heXpert，內容包含數十萬張匿名胸腔X光影像。目前中心已發布逾20個AI-ready資料集，數量為全球機構之冠，並啟動商業授權計畫，加速將成果帶入臨床。

其中一項代表性成果，是團隊與心臟科、放射科及電腦科學合作，能在一般CT掃描中準確辨識冠狀動脈鈣化的演算法，患者不必額外安排昂貴特定檢查。此技術經隨機臨床試驗證實，若偵測到明顯鈣化，系統會自動通知患者與家庭醫師，使降膽固醇藥物的使用率從7%提升至逾50%。

這項技術已獲FDA核准，由新創公司導入全美各家醫院，預期將挽救數以萬計未察覺心臟病風險的民眾。

在病患端，團隊推出RadGPT，能以超連結方式解釋放射科報告中的專業概念，協助病患理解檢查結果。系統經嚴格限制以避免錯誤資訊，即將向大眾全面開放。

目前朗格洛茨與另一位史丹福教授Akshay Chaudhari的團隊，正共同打造以大型模型技術為核心的新一代醫療影像AI。

朗格洛茨 調，「醫療AI的重大進展將在學術機構誕生」，因為高品質醫療資料來自醫院，而史丹福醫學院、工程學院與法律與倫理專家能跨域合作，再加上矽谷產業的支持，使研究能更快轉化為臨床應用。他指出，這種自由探索又能真正改善病患照護的環境，是吸引學者投入學術研究的核心原因。