2024 英業達 CinC Challenge
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英業達AI報喜!奪 George B. Moody PhysioNet 挑戰賽亞軍

2024 年 10 月 19 日 經濟日報/ 記者吳康瑋

英業達(2356)AI研究中心的智慧醫療團隊傳出捷報,該團隊參加Computing in Cardiology(CinC)及PhysioNet共同舉辦的心電圖(ECG)影像數位化與分類挑戰賽:The George B. Moody PhysioNet Challenge 2024獲得亞軍。CinC至今已有50年的歷史,是電腦心臟領域最具有國際影響力的學術年會,主要提供醫學、物理學、工程和電腦科學領域的科學家和專業人士,針對心臟領域進行國際性醫工交流討論。

醫療資料數位化,是發展AI智慧醫療的基石。現今臨床應用「AI」判讀心電圖的方法,是以分析「訊號資料」為主,然而,在許多地區,尤其是開發中國家,醫療資料數位化程度低,仍然多是以傳統的「紙本心電圖」,進行「人工」判讀與傳遞資訊。

為促進AI智慧醫療貢獻於心血管疾病的醫療品質發展,本次George B. Moody PhysioNet全球挑戰賽,強調以自動化方法解決臨床上兩大挑戰,一是「將紙本心電圖影像數位化」,另一項則為「進行心血管疾病分類」。英業達的智慧醫療團隊,在為期六個月的競賽內,開發出Dual Deep Learning System to Digitize and Classify 12-lead ECGs from Scanned Images技術,並以亮眼的表現,在全球超過30組參賽團隊中脫穎而出,取得亞軍的佳績;更於今年德國CinC 2024會議上發表該技術。

英業達表示,此次競賽,主要挑戰在於現實中缺乏大量配對的心電圖影像與訊號資料。因此,團隊整合了超過20萬筆心電圖資料進行模型預訓練,並採用深度學習模型將訊號值從圖中提取出來,不僅成功將紙本心電圖數位化,亦能判讀出高達11種症狀,包含無症狀,與其他10種異常症狀。

英業達更進一步說明,借鏡先前開發「myHeartScore 30秒洞悉個人心血管健康」的產品經驗,將各種紙本心電圖可能發生的情況納入考量,設計出多種心電圖格式,例如不同訊號間隔及訊號排序、皺摺等現實紙本影像,讓訓練資料更接近現實世界情況,有利於後續落地於臨床之應用。

繼成功開發出「myHeartScore」產品後,英業達AI團隊,在The George B. Moody PhysioNet Challenge 2024獲得亞軍,不僅再次證明其AI技術應用於心電圖影像與訊號資料分析的堅強實力,和積極向外拓展合作機會的企圖心,更展現集團在智慧醫療的布局與策略。

 

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