本院四個醫療團隊分析為：心臟血管醫學中心、醫學研究部、影像醫學科及整形美容外科，榮獲「第二十屆國家新創獎」

心肌灌注掃描免常模一站式冠狀動脈狹窄預測系統
心臟血管醫學中心 吳彥雯 主任

    　核醫心肌掃描是冠心症診斷、追蹤、預後評估的利器，可惜人為判讀不夠標準化，而商用軟體限制很多無法廣為運用。我們利用亞東及台大醫院巨量的核醫心肌掃描資料庫，與臺灣大學醫工所合作發展深度學習預測模型，由原始影像直接預測冠脈狹窄病灶。創新處包括：快速的影像預處理，從心肌範圍分割、與標準模板自動對位、灌流活性標準化、整個過程為全自動，無須人為校正，穩定度高再現性佳。

 　　經球座標轉換的心肌讓深度學習模型用三度空間的方式進行運算，克服了卷積神經網路對心肌三維結構判讀方向性的問題。經兩中心大量資料驗證，證實在無需建立常模就可超越二維影像灌流缺損分數的預測能力。

　　我們更進一步由術前影像可預測冠脈治療的效果，可望用於輔助臨床決策，並可能減少非必要的手術。本計畫除申請台美專利，並獲得2023年未來科技獎及國家新創獎(學研新創組)。目前本團隊正持續優化模型及驗證，並進行動態造影的深度學習模型，真正做到完美的一站式系統。

使用類澱粉之Ｔ細胞反應作為認知功能障礙之創新生物標記
醫學研究部 邱彥霖主任

         阿茲海默症為老人常見的慢性神經退化疾病，近年全世界致力於尋找此生物標記研究發現ß -類澱粉蛋白 (ß-amyloid) 相關血液或腦脊髓液檢測，可作為區分失智 (Dementia) 與正常患者主要病理特徵，藉由生物標記 ß-類澱粉蛋白形成，進而誘發腦部神經元細胞發炎特徵。依此病理機轉，邱彥霖醫師團隊不僅與院內多部門合作，亦與陽明交通大學莊宜芳老師、元智大學醫學范揚騰老師、石曜嘉老師，天主教耕莘醫院劉議謙醫師，及多位院外專家合作，共同執行國科會專案研究計畫：「建置台灣大腦功能退化精準生醫資料庫」，針對於失智症、輕度認知功能障礙及認知功能正常受試者進行檢測收集，檢測項目涵蓋多面，當中血液檢測為基礎生物標記實驗目前已有初步研究成果，日前獲本年度第二十屆國家新創獎。
    
        本創新研發類澱粉之Ｔ細胞反應可在嚴重失智症發生前，於輕度認知障礙期即鑑別出，且鑑別力比起美國FDA核准p-Tau181檢測更能夠區別輕度認知功能障礙與正常老人，因此其發明不僅具血液檢測優勢，且有很高市場競爭力與潛力。
    

核磁共振腦部腫瘤之人工智慧輔助圈選系統
影像醫學科 郭冠宏醫師

        本團隊克服資料來源瓶頸，以台灣人工智慧實驗室(Taiwan AI Labs)創新之聯邦學習平台，以妥善保護患者隱私之途徑，經國內北、中、南、東之六家醫學中心共同開發驗證，醫療影像來源跨設備廠牌、參數、機構，所開發之AI模型可確保在真實世界亦保有相當程度的準確性，且具有整合至多種臨床醫療系統，進一步提升臨床運用的廣適性。

　　 另外，此平台DeepBraiM系統專為腦部MRI判讀而設計，結合智慧標註和生成式AI報告，為學術研究、診斷治療及教學行政提供卓越支援。人工智慧輔助醫療已是當前趨勢，除可緩解醫療資源吃緊的現況，亦能輔助偏鄉醫療，減少醫療資源分配不均，最重要的是增進醫療品質，讓病人享有更迅速、安全的醫療服務。
　　
　 　本產品為國內唯一結合跨多區域醫院資料訓練與驗證之人工智慧磁振影像AI輔助自動圈選工具，同時具備資料面與技術面之優越性，在全世界的人工智慧輔助醫療浪潮中，本工具或可為我國醫療與世界接軌之節點之一，進一步使我國於醫療人工智慧商轉領域中獲取寶貴之經驗。

人工智慧燒燙傷診斷平台及軟體
整形外科  張哲瑋醫師

　　整形外科燒燙傷研究團隊收集了數萬張不同場景的燙傷照片，包括急診、門診、病房和手術室，使用各式不同拍照設備進行記錄。透過辨識病人的手掌心來將AI判斷出來的範圍轉換為%TBSA。收集了上千張手掌的照片，並進行標註。將上述兩資料集訓練成AI模型，架設於國家網路中心(TWCC)的超級電腦，讓醫護人員能夠使用自己手上的智慧型手機，簡單地拍照和輸入相關資料，AI模型即可將資料傳送至超級電腦進行運算，並即時提供精準的診斷結果。

　　為了提高對大面積燙傷的準確診斷，我們在新版的伺服器中加入了可讀取全景圖片的功能，後續本醫療研究團隊也加入可以診斷深度燙傷的AI模型，深度燙傷指的是血循較差，可能需清創的部位。

　　總結而言，我們的研究成功開發了三種不同版本的人工智慧燒燙傷診斷軟體，分別為web-based的2D燒燙傷診斷版、iOS平台上的單機版3D燒燙傷診斷，以及web-based的3D燒燙傷診斷版，以滿足不同使用者的需求。我們的技術結合最新的AI和3D攝影技術，提供更準確、便捷的燒燙傷診斷解決方案，將為醫療領域帶來更多的便利與幫助。