治疗外伤性脑损伤分秒必争，新加坡国立脑神经医学院与医疗科技公司合作，研发人工智能技术，从大量脑部扫描影像中辨识出脑部大出血急需治疗的病患，以缩短诊断与治疗之间的时间。
国立脑神经医学院昨天与医疗科技公司Iota Medtech签署为期三年的备忘录，就放射学方面的效率与医疗结果研发诊断方案。
双方将率先使用人工智能算法根据脑部扫描影像辨识急性脑部大出血病例，把病患按优先诊断的顺序分类，辅助放射师的工作。
国立脑神经医学院院长伍伟豪副教授说，在新加坡，脑部外伤是导致40岁以下成人残障或死亡的主因，急性治疗越快进行越好。
“使用人工智能技术可以在诊断时节省至关重要的时间，为病患改善护理效果。”
Iota Medtech总裁洪延勉说，除了阅读外伤性脑损伤的脑部扫描影像，双方接下来也准备使用人工智能技术阅读中风与神经胶质瘤（glioma）的扫描影像。
国立脑神经医学院神经外科住院医生柯瑞欣说，医学院每24小时得处理的脑部扫描影像可多达70至100个，其中约30个是在下班时间后人手较少时要处理的。
机器阅读脑神经影像技术正迅速发展
柯瑞欣说，人工智能技术阅读脑部扫描影像已在实验室中证明可行，现在步入临床阶段，也就是拿机器的判断结果与医生的作对比，以测试它的准确性。
使用机器阅读脑神经影像的技术正迅速发展，中国天坛医院与人工智能公司安德医智去年已在北京举办全球首场神经影像“人机大赛”，机器在速度与准确率上击败15名资深医生。
脑神经放射科高级顾问医生林千石教授是远赴北京参赛的唯一一名新加坡人。
他昨天出席备忘录签署仪式时说，参赛医生分析的影像来自那台机器学习的影像数据库，人工智能在严格受控的实验室情况下表现优越，但现实中变动因素繁多，要在临床上使用得进行更多测试。
他举例说，谷歌地图有可能在使用者迷路又碰到繁忙时段时故障，人工智能医疗技术也一样。
“现实生活中，不准确性可产生惨重后果，所以我们要很小心，确保这不会在医疗界发生，不会在病患身上发生。”