癌症長期高居國人十大死因之冠，其中又以肺癌為癌症死因之首，等到出現症狀時就醫，往往已是晚期。「位於特殊部位的病灶亦是對臨床醫師判讀X光的一大挑戰，甚至容易被忽略。」成大資訊工程系醫學資訊所特聘教授蔣榮先指出。
根據健保統計，109年領有重大傷病之0-1期肺癌病人，平均每人年醫療費用約在10萬元左右，醫療費用則隨著癌症期別增加而以倍數成長，第4期病人平均每人耗用近50萬元；另外，觀察病人的5年存活率，早期肺癌病患尚有80%，然隨著期別增加，存活率便急遽下降，到第4期已低於10%。因此，早期偵測肺癌並加以治療，可提高存活率、降低醫療成本。
健保署指出，現行胸腔X光檢查執行門檻低，且輻射量較電腦斷層小，是簡便快速的初步檢查，但要作為肺癌初篩之影像工具需仰賴經驗豐富的臨床醫師才能有其預警效果。
有鑒於此，健保署委託國立成功大學蔣榮先教授團隊合作開發「運用人工智慧技術建構胸腔X光影像偵測癌症疑似病灶模型」，利用健保資料庫肺癌病人的胸腔X光影像及相關資訊，建構人工智慧影像判讀模型，找出肺部結節，並判斷是否為癌症病灶。
電腦斷層輻射量是胸部X光的100倍
現行肺癌篩檢工具包括電腦斷層、低劑量電腦斷層及胸部X光檢查，電腦斷層最為準確，但輻射量為胸部X光的100倍；低劑量電腦斷層目前則普遍應用於自費篩檢早期肺癌，輻射量約為電腦斷層的1/5。
健保署署長李伯璋表示，胸部X光輻射量較低、且設置標準門檻低，若能配合AI判讀模型做為肺癌初篩利器，可輔助醫師大量判讀胸部X光片並廣泛運用於無法設置電腦斷層之醫療資源缺乏地區，讓資料加值回饋全民。
蔣榮先指出，初步優化後模型之整體敏感度達0.81、特異度達0.82，已達一般資深醫師的判讀水準，未來可望將這些研究成果或模型留在健保相關系統供民眾或醫界運用，以便早期偵測肺癌蹤跡，早期治療。相關研究成果，日前也獲得110年度科技部未來科技獎及國家新創獎。
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透過AI輔助醫師診斷，找出節結病灶
蔣榮先整理此研究對醫師、社會、病人及台灣的三大貢獻，包括協助醫師排序優先度、民眾及早得到初步診斷結果，以及早發覺潛在病人並及早治療減少重症負荷。至於預期效益與未來應用，蔣榮先表示希望能提早發覺潛在個案，規劃與院所合作提示機制。
他強調，「經過臨床醫師配合CT影像以及檢驗報告確認，我們的AI模型可以將『醫師認定不應遺漏的』節結病灶幾乎全部找到，可當作第二意見輔助判讀。且AI模型還可以將有經驗的胸腔外科醫師仍然無法確定的如靠近肺尖、肺門、心臟或橫膈膜後方、血管密集處等位置之結節大部分成功找到。」
蔣榮先也表示，研究團隊長期鑽研於X光的加值應用開發研究，「去年開發的MedCheX模型可判讀胸部X光快速預測罹患COVID-19風險，更於WHO舉辦的國際COVID19科技防疫黑客松大賽獲得肯定。」團隊也因聯合國教科文組織為推展聯合國之SDGs永續發展目標，被UNESCO（聯合國教育科學及文化組織）推舉為全球最頂尖（Top 10 Outstanding）之10個AI團隊，也是亞洲唯一獲選的團隊。
蔣榮先指出，未來可考慮在一般健檢、急診等放射科醫師人力吃緊的地方，進行AI模型初步篩檢，增加決策信心，可減輕醫師人力負擔，同時也能減少病患等待報告的時間。李伯璋表示，此項研究成果非常可貴，且後續可將此技術導入健保相關系統，提示高風險病人請醫療團隊優先評估介入，為民眾健康把關。
透過健康存摺可知「放射線檢查輻射量」有多少
若民眾擔心不知自己身體有多少輻射量怎麼辦？
根據網路搜尋得知，照射胸部X光其輻射劑量約0.02毫西弗、頭顱電腦斷層掃描輻射劑量約1.5-2毫西弗、牙科全口X光檢查輻射劑量約0.014毫西弗，但從哪可以取得個人接受放射線檢查之輻射量？
李伯璋表示，日常生活環境中原本就有來自宇宙射線、地表、食物等天然輻射，人體只要接受到輻射，不管劑量是多少，都有引發癌症和不良遺傳的機率存在，沒有低限劑量值，而且致癌或不良遺傳的機率與接受劑量成正比（直線關係），劑量愈高，罹患的機率也愈大。
對此，健保署醫管組專員林右鈞表示，從今日起打開「全民健保行動快易通｜健康存摺」APP，登入健康存摺嚐鮮版，於首頁點選就醫總覽就可以看到當年度個人放射線檢查醫療輻射量資訊，如想知道各項檢查的個別醫療輻射量，可於影像或病理檢查報告選單，點選特定檢查項目（如電腦斷層造影）就能得知該項放射線檢查之醫療輻射劑量資訊。
林右鈞也提到，為減少民眾多次接受放射線檢查之輻射劑量及減少醫療工作人員輻射暴露機會，健保署已建置醫療資訊雲端系統，民眾跨院所就醫時，可請醫師利用「健保醫療資訊雲端查詢系統」查詢過去的放射線檢查資料，如X光、電腦斷層攝影CT等影像資料以及檢查結果報告，以減少多次照射放射線檢查之輻射劑量。
