D talk新創展現創意與技術 將腦中風機率與傷害降至最低

神經元科技執行長楊鈞程指出，希望利用臨床神經理學檢查原理，結合電腦視覺與AI分析，建立影像資料庫，以輔助診斷高風險腦部神經相關疾病。

腦中風是全球人口死亡與失能的主因之一，根據衛福部統計，現代人終生的中風機率高達6分之1，不僅死亡率高，即便存活也會造成神經功能障礙。對此問題，國內現有多組新創團隊投入研發，在這次D Forum智慧醫療論壇新創場次的D talk，就邀請神經元科技、博想醫學科技、愛因斯坦人工智慧等3家新創業者，介紹各團隊如何利用新技術與新創意，協助民眾與醫療機構預防、診療腦中風。

神經元科技，一「眼」看見中風徵兆

成立於2016年的神經元科技，致力於提供兼具效率、實用且易用的穿戴式醫療智慧裝置及軟體服務，高風險腦部神經相關疾病快篩即是目前該團隊聚焦的領域。執行長楊鈞程指出，神經元科技希望利用臨床神經理學檢查原理，結合電腦視覺與AI分析，建立影像資料庫，並持續與國內外醫院合作，從頭暈及暈眩出發，再協助分類周邊型眩暈與中樞型眩暈，以輔助診斷高風險腦部神經相關疾病。

暈眩及眩暈在各洲、各國均有發生可能，根據研究機構的預估，美國在腦眩暈的腦中風前兆檢查，市場規模就高達20億美元，在歐洲也有12億美元，每年因此前往就診的人數超過1千萬人，台灣則有70萬人，由以上數據可以看出頭暈、暈眩醫護市場相當龐大。

對於頭暈、暈眩的檢查，楊鈞程表示，目前醫療業仍無法針對周邊型眩暈及中樞型眩暈作有效區分，單從病患的描述，無法有效回溯確認實際狀況。現有評估量表及神經理學檢查，不是客觀量化指標，因人而異。以美國為例，每年初估有100萬名前庭周邊患者被過度診察、誤診以及治療不足；而中樞型眩暈方面，其中風病患為13~22萬人次，相關醫療費用超過100億美元，但估計仍有4.5~7.5萬名中風病患未被確診發現。在評估頭暈時，醫生通常會試圖區分內耳狀況、中風或其他中樞性原因，但腦後循環中風經常被漏診，臨床發現腦後循環中風症狀類似良性耳部疾病，對檢測腦血管病例是挑戰。

神經元科技所開發的穿戴式腦神經檢查裝置Neurospeed，作為現有磁振造影等神經影像學工具前的快速篩檢。Neurospeed的檢查法是透過眼球震顫快篩，找出中風的潛在患者，此技術的檢查法是觀察受檢者在凝視靜止物體時，眼球的顫動狀態，與一系列眼球運動，藉此判斷腦部風險以作出相對應的診療。

上述檢查法經由醫護人員協助操作進行，敏感度可達90%，神經元科技則是透過Neurospeed輔助施作，設備輕便易攜，可設置於救護車或遠端醫療站，為有需要的民眾進行檢測，可早期發現、早期預防，降低高風險腦部疾病及腦中風的機率。

毋需專業操作，博想醫學20秒判斷腦中風早期指標

腦中風可分為缺血型與出血型兩種，其中又以缺血型的發生比例佔整體80%以上，這類型腦中風可藉由頸動脈超音波檢測發現早期徵兆，不過超音波檢測需專業超音波技師與醫生的操作判讀，且預約超音波檢測通常等待時間較久，檢測的便利性不足。博想醫學科技的「PulStroke頸動脈狹窄檢測儀」，具備了快速、簡便、高精準度的特色，可提供一般民眾便利的檢測服務，盡早發現腦中風的早期徵兆。

博想醫學科技是由台灣大學機械工程系蕭浩明教授創辦，蕭教授曾擔任美國亞培公司心血管部門首席研發工程師，回國任教後以高階醫療器材為主要研發方向，對於缺血型腦中風檢測，蕭教授透過其醫學與工程專業，開發創新的檢測方法。當頸動脈狹窄時，其血流動力學狀態就會改變，此細微變化會反映於體表脈動上，博想醫學科技利用影像擷取體表脈動特徵變化，將之傳送至雲端平台進行運算。

相較於現行超音波檢測方式往往需要2~4週才能得知結果，「PulStroke頸動脈狹窄檢測儀」的速度極快，可於短短3~5分鐘內完成計算分析，與都卜勒超音波之檢測結果比對，其準確度可達九成以上。更重要的是毋需專業醫護人員協助就可操作，因此其未來應用模式將更為多元，例如在醫院候診時，即可先行完成檢測，醫師可以馬上拿到報告，作為病情診斷之參考。

此一概念背後涉及的技術龐大複雜，博想醫學科技執行長許沛新指出，由於此一解決方案的設定是以軟體分析為主，因此初期於嘗試發展整合不同演算法時，就遭遇不少困難。後來於進行臨床試驗時，也因個體差異性過大，無法歸納出一致方向；所幸隨著演算法的改良與臨床試驗樣本數量的增加，檢測結論逐漸趨於一致，讓技術開發得以順利完成。

目前博想醫學科技的「PulStroke頸動脈狹窄檢測儀」已接近量產階段，許沛新執行長表示，近期最新版的原型機就是以量產目標而設計。至於醫材認證部分，該公司預計於2022年取得台灣TFDA醫材認證，通過後會繼續申請美國FDA，未來的商業模式則會鎖定於健檢中心、醫療院所、連鎖藥局、與社區診所，提供一般民眾快速精準的腦中風檢測服務，以實現「個人化行動醫院」之企業遠景。

Deep01讓中風救治更迅速，獲美國FDA與台灣TFDA雙認證

前兩家新創團隊的研發重點均以腦中風預防為主，愛因斯坦人工智慧 (Deep01)則是鎖定在中風後的緊急救治。執行長特助Vicky Chou表示，腦中風或腦外傷是醫院常要處置的疾病，由於狀況危急，醫師處置決斷時間非常短，因此出血與否的精準掌握非常重要，Deep01的DeepCT，就可在30秒內判讀出顱內是否出血，這套系統目前已通過美國FDA與台灣TFDA認證，是全球洲第一家以深度學習獲得台美雙認證的新創團隊。

對於DeepCT的研發構想，Vicky Chou指出主要是解決前面提到的腦中風急診救治痛點。她表示病患進到急診室時，必須先進行腦部電腦斷層掃描，再進行一連串的醫療流程。在此流程中，電腦斷層掃描所拍攝的醫學影像，就成為醫師判斷病狀的重要參考。不過電腦斷層影像數量眾多，而且急診室值班醫師不一定是專科醫師，因此要在第一時間迅速作出精準判斷並不容易。

對此Deep01研發出DeepCT系統，此系統與電腦斷層系統整合，可判斷電腦影像中的腦部是否出血，另外也可與院內的PACS、HIS等系統連結，在PACS中，DeepCT的判斷可作為醫師診治的第二意見，降低誤診機率。與HIS的連結則可做為警報機制，提醒各科別醫師院內有腦出血病人，縮短會診的時間，並提升其效率。

DeepCT這類AI判讀腦出血的系統，目前市場上也有類似產品，不過Vicky Chou指出，DeepCT無論在敏感性、特異性等方面，都超過90%，準確性極高，更大的優勢則是平均運算時間僅需30秒，與市場其他競爭對手需超過4分鐘相比，其優勢可想而知。

Vicky Chou最後指出，透過DeepCT的協助，醫師將可減少漏診誤診的機率，並以AI意見輔助決策，降低即時診斷的焦慮感與負擔，同時也可降低各科別會診溝通時的時間落差。醫院則可提升急診病床周轉率，藉此減少醫療糾紛，病患則可因DeepCT減少等待時間，降低致死及癱瘓率。目前這款平台已應用於國內外醫院，藉此強化腦中風的診治品質，創造出醫師、醫院、病患的三贏局面。