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2018-07-24 推文至Plurk 推文至Twitter 推文至Facebook

亞大、中醫大附醫團隊研究獲論文首獎!---

亞大、中醫大附醫研究團隊,參加美國輝達公司Nvidia GPU人工智慧AI技術大會競賽,獲論文首獎!

圖說:亞大、中醫大附醫研究團隊,參加Nvidia GPU 技術大會競賽,獲論文首獎,亞大資工系沈偉誌副教授(中)代表受獎。

亞洲大學(Asia University, Taiwan)資工系、中國醫藥大學附設醫院核醫科、放腫科組成研究團隊,參加美國輝達公司AI人工智慧與深度學習的年度盛會─Nvidia GPU 技術大會競賽,以「以深度學習分析子宮頸癌患者治療前正子影像預測合併化學與放射治療後的局部復發」研究主題,獲得論文首獎,表現優異。

亞大資工系副教授沈偉誌指出,今年Nvidia GPU 技術大會,邀請國內人工智慧研究團隊發表研究成果,由美國輝達公司先篩選前10名的研究團隊,包括台大、清大、亞大、中央研究院、國家高速網路與計算中心等團隊入選,亞大與中國附醫是入選隊伍中唯一的私立大學研究團隊。

圖說:亞大資工系副教授沈偉誌(右)、中國附醫核醫科主任高嘉鴻(左)、中國附醫放腫科陳尚文醫師(中)討論所研究主題後續發展、驗證成果。

進入決賽的研究團隊,於大會舉辦的前一天,在美國輝達公司台北總部進行口頭簡報,佔總成績 70%;大會舉辦當天,現場觀眾投票佔總成績30%。亞大與中國附醫研究團隊,最後拿到論文首獎。該研究團隊同時入選科技部將於8月28日在台北國際會議中心舉辦的「AIslanders’ Show」人工智慧研究成果展,在此成果展中,將有更完整豐富的應用人工智慧於多項癌症患者治療預後的成果發表與展示,期待再創佳績。

中國附醫核醫科主任高嘉鴻指出,一般來說,正子造影影像檢查,在癌症患者的診斷、罹患程度期別與追蹤觀察扮演重要角色,且具有較低的影像解析度特性;再者,一般人工智慧系統的發展需要有大量的數據樣本做為基礎,但是在醫學影像,尤其是正子造影影像,只能在小樣本的條件上發展,有待更豐富、大批資料蒐集。

「目前癌症治療,正子造影影像檢查扮演重要的角色,但只能提供醫師對放射性藥物吸收高低的資訊;我們研究團隊發展的AI人工智慧預測系統,可以提供更豐富的腫瘤資訊,除了幫助醫師診斷,並預測患者在接受合併化學與放射治療後,是否會發生局部復發或轉移。」中國附醫放腫科陳尚文醫師說,這套AI人工智慧預測系統,確可幫助醫師對子宮頸癌患者制定更好的治療方案。但目前研究成果僅為單一醫院研究成果,仍須更深、更廣謹慎的擴充驗證研究成果。

 
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