AI偵測X光片揪COVID-19 食藥署首度核准【獨家】
2021/5/30 11:17
（中央社記者江慧珺、張茗喧台北30日電）武漢肺炎疫情嚴峻，衛福部食藥署最新專案核准一款人工智慧（AI ）系統，可輔助偵測患者的胸部X光片，發現疑似染疫並且提早示警，有助守住醫院防線。
自去年武漢肺炎（2019冠狀病毒疾病，COVID-19）防疫戰開打以來，透過AI科技協助防疫，從疫情監測、快速診斷、藥物治療選擇到疫苗研發，是重要課題。
這款AI胸部X光片輔助偵測系統，是由台灣醫學影像公司與醫療機構合作開發的AI演算軟體，公司負責人即是台灣人工智慧實驗室（AI Labs）暨批踢踢（PTT）創辦人杜奕瑾。
衛生福利部食品藥物管理署醫粧組簡任技正吳亭瑤告訴中央社記者，要及早找出染疫者，除了PCR核酸檢測、抗原快篩外，胸部X光片判讀也是重要依據。
吳亭瑤說，這套AI系統可協助圈選出胸部X光片上可疑的病灶，27日通過食藥署醫療器材專案製造販賣核准，這也是國內首款因應疫情緊急使用的AI輔助系統。
台北醫學大學附設醫院胸腔內科主治醫師蕭世欣說，武漢肺炎許多無症狀患者，可能因其他傷病到院，造成傳播風險，這款AI系統可輔助判讀病患的胸部X光片，若偵測到疑似病患，就可及早發出簡訊警示醫護人員。
蕭世欣解釋，一般肺炎多侵犯單側肺葉，而武漢肺炎則在雙側肺部周邊會出現毛玻璃狀陰影，AI除了偵測異常外，還能判斷影像畫素與訊號強弱，有時比人眼辨識更強。
台大智慧醫療中心副主任、急診醫學部主治醫師李建璋也提到，若醫院內出現確診個案，要進行大規模全院採檢相當費時，若能先替出現疑似症狀者照胸部X光，並以AI輔助判讀，有助即時找出染疫者。
除了加速偵測外，節省人力、減少錯誤也是一大重點。李建璋指出，放射科醫師判讀各式檢驗檢查影像，相當耗眼力與腦力，看久難免疲乏，且同張X光片不同醫師可能做出不同判讀。
李建璋說，此時AI系統可分擔醫師判讀工作，並給予第二意見，目前已知利用AI判讀武漢肺炎疑似個案的準確度約80%，和快篩相當，但速度更快、更省時。
然而，AI系統非萬能，蕭世欣提到，最初系統開發時，是以確診者的胸部X光訓練AI模型，故判讀精準度高，但實際上陣可能遇到各種狀況，故仍要擴大規模驗證。
吳亭瑤指出，AI系統要通過食藥署核准，必須有臨床驗證，但去年病例較少資料取得不易，直至上個月各種審查資料齊全，如今核准後恰巧碰上這波本土疫情，可望協助在醫療第一線協助抗疫。
附圖：
疫情嚴峻，衛福部食藥署最新專案核准一款人工智慧（AI ）系統，可輔助偵測患者的胸部X光片。（示意圖／圖取自Unsplash圖庫）
資料來源：https://www.cna.com.tw/news/firstnews/202105300045.aspx?fbclid=IwAR21Zs9pElxMvl5HL3bLaiEMz5wDiM9vbVvCgyLAvyTPk02XwQ9U-EV7aIE
台大資工實驗室ptt 在 [情報] 台大資工- 蔡欣穆老師實驗室招生- 看板graduate 的推薦與評價
各位graduate版的朋友大家好，
我是蔡欣穆，想想來台大資訊工程系擔任老師也已經十年了。
一方面研究方向這幾年有開始做一些新的，（我們實驗室叫行動與車輛網路實驗室，
但是近年來做了很多不行動不車輛也不網路的研究）另一方面覺得最近疏於宣傳自己
（我很少在FB或其他平台發文）、或者就只是步入中年危機(?)，感覺來談的同學人數
比以前少很多、或者來談也有很多不熟悉我、或者是我們實驗室在幹嘛。我很希望
能夠找到適合一起做研究、一起開心相處兩年的碩士班同學。如同一些電影說的
，努力不一定會有成果，但是不努力一定不會有成果。
所以今天就決定趁這次機會來效法前輩(像是交大的陳冠文老師XD)，寫個介紹文，
請大家給個機會XD。(這是我自己的ID po文。算算搞不好已經有10年沒有在ptt po文了)
一些比較細，但是容易查到的東西，可以到我的網頁去看:
https://www.csie.ntu.edu.tw/~hsinmu/site/
一些常常會被問的問題我放在後面 "常被問的問題"。
另外想要問一些這篇沒有的問題或者想要深入了解我們的研究，請參加下面的活動:
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蔡欣穆老師 行動與車輛網路實驗室 新生說明會
時間: 11/19 2pm
地點: 台大資工德田館 R309
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11/19 16:40更新 說明會順利結束了。
今天的簡報/說明有錄影起來，連結如下:
https://tinyurl.com/y54sg8ha
上面的連結是part 1，主要是講我們實驗室之前做過、或者進行中的研究。
part 2裡面我有講了一下新的、打算做的研究主題，就不公開放連結了。
如果是新生有興趣聽聽看的，可以來信索取part 2。
有興趣加入我們實驗室的，可以寄信約時間聊。email在下面。
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歡迎大家直接寄信給我約時間聊: [email protected]。
=====我覺得為什麼要念碩班=====
因為每年都要講這段話，所以我決定寫一個版本，這樣以後就可以請新生自己來看。
我認為碩士班對大多數人是最後一個當學生的時期。等到進了職場以後，其實就少有
(1)用大量時間學特定能力、技術; (2)用力的犯錯、嘗試新的事情，並且從中學到經驗。
那有什麼是在碩士班才會練習、才能練習、並且在以前大學的時候少有機會的呢？
我認為是自己定義問題、組織問題，看看過去其他人已經做到什麼程度（找到相關的
文獻、快速閱讀) 找到需要的資源去解這個問題（例如需要什麼背景知識自己去找、
去學）。"沒有組織的學習" 相較於「老師都替你決定好作業、課程內容、project內容」
的 "有組織學習"，應該就是碩班的主要目標了。而這個能力，我覺得是進入職場中，
最需要的能力。這個能力，接續前一段的討論，我覺得碩班是最後一個有效的訓練機會
了。
但是要把上面這個做為主要目標，我個人覺得是需要放棄一些事情的。不管老師、學生
都是。如果老師替學生已經選定了題目、而且在遭遇困難的時候常常直接告訴學生解法
、要看什麼paper、要用什麼工具，其實研究成果往往會比較好。但是，我覺得這也同時
失去了一些培養能力的機會了。我認為，台大的畢業生，應該是構築想法+有執行力的人
，而不應該只當一個聽命行事工具人，不然的話就太可惜了。
最近也常常和學生練習**如何說話**，不管是技術上的東西，或者是非技術的一些論述。
很多技術能力超強的同學，講不清楚自己的東西在幹嘛，我覺得吃虧極了，也十分可惜。
話說回來，學生在遭遇到問題老師不講解法的時候，或者是在要求一些跟研究沒有直接
相關的面相時，往往很痛苦或很反彈，所以我或許就只是希望能夠找到認同這樣的想法
的學生。前面提到的放棄，我覺得我前幾年就做不太到。但是，這幾年我升等完了，減
少了一點"業績壓力"，雖然這件事我不見得可以做得很好，但至少我蠻希望在未來可以
持續做一個"培養人"的老師，而不是"培養paper"的老師。(這不是完全相斥的目標拉，
但是可以自己訂下優先順序)
=====我的研究=====
(想要詳細看我們的研究在幹嘛，請優先考慮來11/19 下午2點的說明會，時間地點資訊
在上面有。這邊只是大概講一下概念。) 我們實驗室過去專注在光通訊、定位的訊號處
理技術，還有車輛、運輸系統的設計。但是近年來已經擴展到許多不同的面向，有許多
也會利用到機器學習的技術。
最近想做的研究
* 數位學習 - 因為NTU COOL (可以看下面我最近在幹嘛段落) 已經被全校性的使用，
功能也漸漸完善，我們近期規劃了一些相關的研究想要進行。這些研究，如果進行順利
，未來有很大的機會可以進入實際的系統。下面舉了兩個相關的議題作為例子。
(1) 觀看影片行為的研究: 我們想要利用機器學習的相關方法，嘗試尋找辨識"看影片是
否專注"、"看影片是否明白內容"等指標的特徵。相關的感測資訊可能包含觀看者的影像
、視線移動，操作影片播放的行為等等。
(2) 學習資料的視覺化: 學習平台上搜集了許多學習相關的行為資料，例如留言、繳交
作業、瀏覽投影片等等。有沒有什麼比較好的方法，可以把一個時間軸上，所有學習的
行為視覺化？這可以讓學生更加了解自己花在不同課程、不同學習活動的時間分佈、總
時數等等，也可以讓老師在同學同意開放資料的前提下，知道學生學習的狀況。
* 救護車遠端醫療 - 近期我們團隊跟台北市消防局和台大醫院急診部合作了一個救護車
遠端醫療的專案。主要是希望透過網路傳遞救護車影像，讓一些常見瀕死的個案，在有明
顯徵兆時，遠端有經驗的救護員透過影像可以提醒現場做適當的處置。之後希望能夠在救
護車上就可以透過機器學習的方法，進行這些徵兆的辨識，並且在偵測到狀況時提出警示
。
* 工業控制網路的資安 - 這是跟國內一家大公司合作的專案。主要是希望在實際的工業
控制網路中，利用環境中的光、聲音訊號，作為額外的網路封包認證機制，增加駭客攻擊
實際的生產設備如機械手臂、焊接設備等等的難度。
過去傳統大家知道我在做的研究(簡略說明)
* 光通訊和光定位 -
我們之前幾年主要的研究是使用可見光來做通訊和定位。我們實驗室有兩台汽車，上面有
更改過後的車尾燈和頭燈，可以使用燈的亮度快速變換，在車間做無線通訊。我們的系統
實際上可以開到高速公路上，兩車距離35-40公尺，仍然可以穩定傳輸資訊。過去這些研
究曾經與美國Intel Labs、福特汽車合作。
室內定位方面，我們有多項技術可以達到3-5cm的室內定位誤差。光源以使用LED的燈管、
燈泡等等發射訊號，利用手機的相機或者另外的光感測器，就可以做非常準確的定位。
這個領域是我們實驗室一直以來的主戰場，技術發展也比較深入。
* 車輛系統相關研究 -
我們曾經利用機器學習的技術建立模型，分析一種特殊的相機 Dynamic Vision Sensor
(DVS)的輸出，利用影像來估計車輛的移動速度，作為低成本取代光達、雷達的選項。
另外一個例子是，我們利用機器學習的技術建立一個推薦道路上的車輛要如何區分車道的
模型，使車流更加通順，減少塞車的機率。
=====大家很愛問的問題======
Q: 碩士班畢業標準是什麼？
A: 要有一個等同於可以發表國際研討會論文的研究成果。（但不一定要發表論文）
Q: 可以兩年畢業嗎？
A: 大多可以。但也有沒辦法的例子。大多原因是論文太晚開始寫，極少數是因為研究做的進度太慢。
Q: 要不要接很多project？接project跟碩論有沒有關係？
A: 不接和碩論無關的project。做的東西>90%都跟碩論有關係。
Q: 做比較多project有沒有比較多錢？
A: 不會多做因此也不會多錢。但如果經濟上有困難的話，可以談談如NTU COOL或是NASA
相關的工讀機會。
Q: 咪挺的方式跟時間？
A: 每週跟老師個別meeting (會跟別的1-2位同學分組，約1-2小時)。另外會有每週的
group meeting，報告進度給其他group member聽，或者閱讀相關論文後在group
meeting討論。
Q: 實驗室給多少薪水？
A: 這不好公開講。但是應該會比平均值好~
Q: 老師會不會規定很多必修課
A: 我不太管學生要修什麼課XD
Q: 碩一就要開始做研究嗎
A: 是的、沒錯、就是這樣（講三遍可能還不夠）。我們的研究大多是實作的，碩二再
開始會太慢，怕來不及兩年畢業。
Q: 一開始有沒有人會帶
A: 都會是老師直接跟同學meeting。但是實驗室有兩位博士班學長姐，如果碰到實際上
的問題是有人可以討論的。跟老師meeting前如果怕被電也可以徵詢他們的建議。
Q: 需不需要幫學長姊打雜做實驗
A: 實驗室的公共事務需要分工處理。但是不用幫學長姐做實驗。
=====我最近在幹嘛=====
(稍微跟研究沒有那麼相關的事情，但可以更瞭解我)
NTU COOL:
當了幾年老師之後，一直覺得想要做一點真的可以立即有人用的東西（相較於我的研究
的產出）。2017年有個機會可以到學校數位學習中心服務，開始一個做新的線上教學平
台的project。某方面來說，也跟我很喜歡用不同的方式來教同樣的課程，想要讓同學
學得更好有關。時至今日，加上上學期疫情的"幫助"，從0開始的平台，在108-2學期有
超過2000門的台大課程使用，約25000學生(超過80%的台大學生)，會在我們的平台上交
作業、看教學影片、使用論壇問問題等等。我基本上把這個工作當作是在帶一個新創團
隊，目前團隊也有10個全職工程師、UX設計師、使用者支援等等。平台日漸成熟後，我
們也開始開展一些相關的研究（所以可以在研究方向裡面看到這個）。
NASA: 我在2012年左右創立了一個系上的學生團隊叫做NASA
(Network Administration and System Administration)。這個團隊主要是替系上維護
所有的IT服務，包括網路的基礎設施、機房、還有所有資訊服務(像是郵件、網頁、工作
站等等)。為了培養系上的同學有擔任System Administrator (現在比較紅的叫做System
Reliability Engineer, SRE, 或者Development & Operations, DevOps)
的能力，我持續有開NASA課程，並且讓同學參與一個1.5年的培訓program。這是我在系
上早期投入很多時間的事情，主要背景也是因為我在當兵的時候有接觸網管工作、很有
興趣，因此覺得可以做些什麼。期間也經歷了系上機房砍掉重練、多次更新WiFi、更新
網路到10Gbe骨幹等等的。雖然最近我已經交棒給旭君、尚澤兩位系上老師，但是我還是
對這個團隊有濃厚的感情的。
教書: 我這幾年都除了教上述的NASA課程，主要就是教系上大一、大二的必修，資料結構
、演算法方面的兩門課。我覺得自己是很喜歡教學的人。雖然每次教的當下都非常痛苦
（因為時間不夠），但是我每年都會想要嘗試一些新的教學模式、方法，尋找用有限的時
間就可以把同樣的題材，更快速、更完整的讓同學學會的方法。這幾年已經使用影片教學
，混成教學、翻轉教學也利用上了，常常在課堂上讓大家做一些現場互動的活動來加深理
解。這也算是讓我想要做教學相關研究的一個主要原因 - 找尋教得更好、學得更好的新
方法。除了教必修之外，我也會教無線網路和通訊相關的研究所課程，訓練需要這方面背
景知識的資訊系同學。
=====我的過去=====
(放在最後是怕有些人覺得不想看很多字，但是覺得這些資訊也有助於了解現在的我為什
麼會做這些研究、做這些事情)
我是系上B87第二十二屆大學部系友。畢業以後當了兩年兵，待在軍醫院裡面當修電腦跟
拉網路線的資訊官。大學的時候大多是在鋼琴社、系學會鬼混，也花了蠻多時間去外面打
工做web 2.0的東西(時代的眼淚)。
後來到美國卡內基美隆大學的電機與電腦工程系(ECE, 算比較接近電機系）念了兩年碩士
和四年博士。(對，就是CS超有名的CMU，不過...我那時候算是念那邊的電機系，CS沒有
申請上...)
博士班的時候，做的研究是車內的無線通訊，每年暑假都會去密西根的通用汽車R&D做三
個月的實習研究員，總共去了四次，合起來待了一年，很喜歡那邊和車子相關的研究議題
，又可以看到實際的產品。接近畢業的時候，原本已經幾乎確定會去那邊擔任全職的研究
員。不過2009年金融海嘯，GM破產，後來我的正職職位就這樣消失了。畢業前夕，我找美
國業界的工作不太順利（疏於刷code），所以就嘗試著投投看台灣的教職，很幸運的我的
母系錄取了我。我當時覺得，雖然我一直覺得想要去業界，但是或許未來也真的找不到比
回到以前喜歡的系上來教書更好的工作了，於是我就決定回來教書了。
因為我很喜歡動手做，喜歡看得到實際成品的東西，所以從來不曾想像自己會有一天會當
教授。唸博士班的時候，一次只能做一樣老闆設定好的研究，當了教授以後，覺得一次可
以同時開展多樣有趣的研究，覺得這應該是進入了這行工作以後，覺得最開心的地方。
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感謝大家閱讀到這邊。如果有興趣一起來做一點有趣的研究，並且一起努力訓練自己的
能力，就給個面談的機會吧。：）
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.112.16.130 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/graduate/M.1605678542.A.78B.html
※ 編輯: LesMiserable (140.112.16.130 臺灣), 11/18/2020 13:49:11
大部分來的學生都沒有背景啊，不過，我以為就是需要什麼立刻學好就是我們要學的
能力。
太高估我了~~ 我10年來只有1年收滿喔~~ 我自己覺得收太多我帶不好。
※ 編輯: LesMiserable (140.112.16.130 臺灣), 11/18/2020 14:22:10
最近忙，我有空就來把它修好。
※ 編輯: LesMiserable (140.112.31.40 臺灣), 11/19/2020 16:42:36
※ 編輯: LesMiserable (140.112.31.40 臺灣), 11/19/2020 16:43:01
※ 編輯: LesMiserable (140.112.31.40 臺灣), 11/19/2020 16:44:42
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