臺北醫學大學醫學系六年級學生林庭薇、黃柏諭，9月遠赴德國IEEE學會發表「電腦輔助圖像判讀」（Computer aided Diagnosis, CAD）相關研究，在以資訊工程為主的國際研討會上，兩人以醫學跨足資工領域，為全場最年輕且唯一具有醫學背景的發表者，心情既興奮又緊張。
資工領域最具聲望的「電機電子工程師學會」（Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE），今年以「數位化醫療」為題，本校首度有醫學系學生投稿並獲刊登。林庭薇、黃柏諭以醫療領域常見的人工智慧CAD技術探討現行法規的漏洞，驚豔國外學者、業者，同時也讓許多人關注到現行法規的不完備，所可能導致的醫療風險。尤其在有越來越多人工智慧（AI）應用於醫學領域時，包括：GOOGLE、微軟也相繼投入相關研究，但法規跟不上市場腳步，讓有瑕疵的儀器可能合法進入市場，影響病人權益，令人憂心。【右圖：本校醫學系同學林庭薇（左）與黃柏諭從醫學跨足資工領域，首發德國IEEE學會即獲國際學者矚目】
林庭薇說，CAD可以協助醫師診斷、判讀資料，包括乳房攝影、骨盆腔灌流的MRI影像、大腸鏡等皆有相關應用，但現行管制醫療器材法規的不完善，讓部分新醫材可以透過較寬鬆的規範進入市場，卻能宣稱具更高規格效能，可能導致判讀錯誤風險相對提高。過去就曾發生過人工髖關節循此法通過審核進入市場，導致美國、臺灣有數千名患者出現不良反應，最後以約25億美元天價和解的案例。【左圖：CAD可以協助醫師診斷、判讀MRI影像等相關應用，圖為雙和醫院的3T功能性磁振造影】
事實上，兩人在得知投稿被IEEE接受時雖然興奮不已，但也為發表研究所需的註冊費、赴德發表等經費問題發愁，兩人努力撰寫計畫書四處申請補助，仍有數萬元的經費缺口，最後決定將計劃書寄給閻雲校長募款，一向支持學生邁向國際的閻校長看完信件後，二話不說，認為北醫大應該做學生的後盾，全力支持，立即補足經費缺口，讓他們順利成行。
而身為全會場唯一具醫療相關背景的發表者也引來不少關注。林庭薇說，兩人對於「機器學習」（Machine Learning）如何應用於醫學領域進而協助臨床診療相當感興趣，即使課業繁重，黃柏諭還是想盡法擠出時間，到校外學習線性代數、離散數學、資料結構、演算法及資料庫設計等課程，目前也在進行一項研究計畫，以洗腎患者的生理監測數據為資料，透過機器學習的方式預測與心血管疾病相關的不良事件發生率。
未來，他倆計劃進一步研究，針對如大腸鏡、胸部電腦斷層掃描等使用AI判讀的檢查，一旦發生狀況，將更能掌握臨床醫療責任處理及因應；也希望能持續運用相關專業，研發適用於醫療領域，又能協助解決臨床所面臨的問題。（文/秘書處）【下圖：林庭薇（左）與黃柏諭在2016年的IEEE研討會上合影】
