2022年國際醫學生物工程聯合會，日前於新加坡舉辦國際生物醫學工程年會，並同時舉辦國際學生醫學工程設計獎(IFMBE Toh Siew Lok Student Design Award) 競賽。今(26)日，由成功大學生物醫學工程系所組成的「CARE-Valve」學生團隊，以「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，用於快速篩檢瓣膜性心臟病的穿戴式邊緣運算系統，從全球50多組學生團隊競爭中，脫穎而出勇奪銀牌獎。金牌獎則由地主新加坡國立大學團隊，以腎臟病患的生化檢驗裝置獲得。
 
「CARE-Valve」團隊參賽產品亮點，主要是開發「可解釋人工智慧」，用於快速篩檢瓣膜性心臟病的穿戴式邊緣運算系統，可讓臨床專家理解深度學習模型所抓取的辨識特徵與臨床特徵使否吻合。
 
除此之外，團隊透過更易於固定的夾子式機構，來收集受測者手腕橈動脈壓力波，並透過深度學習，完成瓣膜性心臟病的辨識演算法開發，深度學習模型也使用可解釋人工智慧來驗證。
 
目前測試結果顯示，該模型確實可以有效且準確的識別出各種結構性心臟病的特徵，且特徵是可以對應到電生理訊號的生理意義上，最後再將這個可信賴的模型，移植到邊緣運算系統上，實現可自動且穩定的瓣膜性心臟病穿戴式辨識系統。
 
「CARE-Valve」團隊成員之一、成大醫工系林哲偉教授指出，在資源匱乏地區，像是非洲、印度、東南亞等地，他們患有瓣膜性心臟病的發生率，是已開發國家的90倍以上，但這些地區又沒有足夠的醫療資源，使用像是聽診器、心臟超音波，又須高度仰賴專業醫師、技師操作及判讀。
 
林哲偉表示，在準備競賽期間，團隊成員針對競賽核心目標「改善資源匱乏地區的醫療技術」，透過不斷的搜索大量相關文獻及資料，逐步釐清臨床的未滿足需求。
 
而這次所設計出的「CARE-Valve」穿戴式邊緣運算系統，其中生理訊號感測模組已通過IEC60601-1 醫療器材電器安全認證，以確保使用者的安全，團隊也將醫療器材法規及醫療器材產品優良製造規範納入整體考量，加速銜接目標市場，協助資源匱乏地區的居民，能快速篩檢瓣膜性心臟病。
 
「CARE-Valve」團隊，主要來自成大醫工系林哲偉教授穿戴與行動照護科技實驗室博士班及碩士班學生謝侑良、賴誠信(Febryan Setiawan)、溫子謙、李盈真、吳梓豪、朱俊憲等六位同學共同組成，並由台南市立醫院蔡良敏院長、成功大學醫學院神經科部林宙晴主任和成功大學醫學院內科部陳儒逸醫師擔任臨床醫學顧問。

(報導/彭梓涵)