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作者:劉家豪/工研院

一、神經性疾病掃描影像簡介

根據國家發展委員會的推估，臺灣65歲以上老年人口預計在2025年佔總人口數的比例將達到20%，邁入超高齡化社會，預期將會因為超高齡化社會的緣故同時帶動罹患神經系統疾病的人數攀升。腦部神經系統疾病包括腦中風、腦腫瘤、多發性硬化症、失智症、阿茲海默症、帕金森氏症等，常會發生認知退化、記憶衰退、運動能力喪失等情形，尤其在臨床照護人力不足的情形下，當發病時常會對臨床照護造成負擔，因此如何提早預防神經性疾病，維持個人整體健康狀態已是每個人必須面對的議題。

二、神經性疾病醫學影像市場概況

神經性疾病醫學影像應用在趨於高齡化社會中的重要性持續上升，也因此整體神經性疾病醫學影像掃描市場屬於穩定成長的趨勢。根據Markets and Markets市場調查資料顯示，2021年神經性疾病醫學影像掃描市場全球共22.4億美元，2021-2026年年複合成長率達4.8%。核磁共振(MRI)為此領域大宗使用的醫學影像掃描設備，佔全球79%，顯示出MRI在神經性疾病醫學影像掃描的重要性地位。

三、神經性疾病醫學影像及其人工智慧應用概況

神經性疾病醫學影像隨著全球先進國家社會的高齡化社會發展趨勢，及人工智慧應用於神經性疾病醫學影像的高成長性，因此各家廠商皆嘗試投入神經性疾病醫學影像人工智慧的各種相關性應用，以下將就臨床神經性疾病醫學影像導入人工智慧的應用概況，各家廠商在市場上的最新布局現況進行說明。

(一)腦血管影像掃描應用

以色列新創公司Aidoc致力於開發電腦斷層CT掃描的AI分析軟體，臨床適應症包括腦出血、腦部血管阻塞造成的腦中風，當Aidoc開發的軟體醫材產品偵測腦部CT影像掃描中有腦出血或腦阻塞的特徵時，會即時通知醫師即刻進行臨床處置，避免病患病情進一步惡化，發生生命危險。Aidoc所開發的解決方案是透過建置於Amazon AWS雲端運算平台，能夠提供擴充、易管理、使用最新平行演算GPU等優勢的雲端大數據運算服務，並能夠整合於醫療院所網路系統中，為醫療院所提供無縫的人工智慧運算服務，提升急診臨床醫療流程效率，有效調配急診臨床醫學人員，使急診臨床醫學人員專注於可能發生生命危險的病患。

(二)腦實質影像掃描應用

1.人工智慧應用在核磁共振(MRI)醫學影像設備

現今醫學影像設備藉由人工智慧加值，使得醫學影像設備透過人工智慧加快影像重組速度、減少雜訊、產生高解析度影像，且在各種科別皆能夠應用，亦能優化核磁共振(MRI)在腦實質醫學影像掃描的流程。核磁共振(MRI)的軟組織成像優勢，因此經常用於神經網絡走向、大腦功能認知性、疾病進程、早期診斷及預後評估的腦部掃描影像，進而診斷腦部退化性疾病。

2.人工智慧應用在融合醫學影像設備(PET/CT、PET/MR)

在臨床上進行醫學影像掃描診斷腦部退化性疾病的過程中，亦常會搭配正子造影(PET)影像，更深入了解腦部神經傳導物質在腦組織間的傳遞/代謝是否有正常運作，或是透過核醫藥物標註造成阿茲海默症的腦中異常蛋白。以往PET 影像經常搭配電腦斷層(CT)影像，透過一體式複合醫學影像設備PET/CT，能同時在單一融合影像中，在CT的3D影像上觀察PET腦部代謝性功能的位置，進而診斷腦部退化性疾病。在PET/CT 的人工智慧應用上，Siemens Healthnieers開發出AIDAN平台，該平台包含減少影像假影、全自動化PET/CT融合影像與影像等AI模組功能，讓臨床人員不再需要進行以往融合影像須人工比對PET影像及CT影像中的解剖位置，增進臨床掃描流程效率。

四、神經性疾病掃描影像技術發展趨勢與結論

隨著高齡化社會的進展以及神經性疾病發病後的沈重社會照護負擔，各家廠商皆投入在神經性疾病掃描影像技術發展上，持續發佈新的產品及功能，期能改善臨床影像掃描流程的診斷效率，達到神經性疾病早期診斷的目標，在疾病早期階段進行治療，達到最好的疾病控制效果。