臺北榮總內視鏡診斷與治療中心結合人工智慧技術，研發出腸道內視鏡多模態輔助診斷系統。在侯明志副院長指導下，中心盧俊良主任，王彥博醫師，以及鄭穎淳博士等人領導的團隊，歷經多年的努力研發，研究的結果將於國際內視鏡知名期刊Surgical endoscopy發表。盧俊良主任表示，利用人工智慧來協助內視鏡醫師來做臨床疾病的診斷，是國際間熱門的研究主題，但在以往的相關人工智慧研究，主要是針對大腸息肉的單一病灶的偵測以及辨別來發展。臺北榮總內視鏡中心新近發展的人工智慧大腸鏡偵測系統，除了可以用來執行大腸息肉的偵測及辨別，更領先全球首創可以同時識別多種不同大腸病灶與大腸解剖構造，此系統將可以輔助醫師進行大腸鏡檢查，輔助內視鏡教學，提升內視鏡檢查的品質，造福病患。

該團隊王彥博醫師指出，在進行大腸內視鏡檢查時，除了息肉的辨識與切除外，醫師同時仍需要觀察其他的大腸病變，並且根據需求使用不同的光源模式來進行診斷。儘管AI醫療影像輔助診斷被廣泛應用到各種內視鏡的臨床輔助診療上，但是目前見到的應用大多僅限於判斷單一的病灶(息肉)，至今仍無可用於即時偵測與辨認多重大腸病灶的電腦程式，以滿足臨床實務需求。

因此研究團隊透過臨床專業與院內大數據中心的技術整合，在鄭穎淳博士的協助下，共同開發腸道內視鏡多模態輔助診斷系統，該系統可以同時辨識息肉(polyp)、憩室(diverticulum)、盲腸(cecum)，用以協助醫師幫忙判別大腸鏡檢查是否已經到達最後最深的位置）以及大腸癌(cancer)等多種病灶，診斷準確度均達90%以上。此外更可以進一步判斷息肉是否為可能轉變為惡性的的腺瘤性息肉(adenomatous polyp)，輔助醫師大腸鏡的執行。

近年來大腸癌發生率一直蟬聯台灣十大癌症之首，大腸鏡的檢查是用於早期發現病灶與早期處理的有用工具，透過本團隊研發的AI平台可以每秒30次的頻率來輔助醫師診斷，相當於每位患者每秒同時擁有30加1位醫師來進行內視鏡的檢查診斷服務。展望未來，我們團隊將更進一步，將這套人工智慧系統進行優化的處理，並進行前瞻性臨床試驗，進一步證實該系統在臨床上提升醫療診治的功效，希望在最短的將來可以逐步落實於常規內視鏡執行中，相信可以嘉惠更多患者。