台大新購Nvidia超級電腦 AI模擬病患身體 手術更精準

智慧醫療是國際趨勢，台大醫院外科部發展手術模擬平台（NTU Opverse），病歷資訊管理室則有人工智慧（AI）疾病編碼系統（iCoder），該院已於2020年導入2台輝達（Nvidia）超級電腦DGXA100負責運算，因處理項目增加，算力已不足，今正式啟用2台花費2600萬元購置的Nvidia DGX H200超級電腦。

台大醫院院長吳明賢表示，AI是智慧醫療發展重點，台灣有AI發展4大要素，人才方面有最好的醫師、工程師，數據資料方面有累積二、三十年的醫院數位化醫療數據，包括電子病歷與影像等，法規方面也已完備，最後一塊拼圖「算力」則要靠超級電腦設備。而AI發展三部曲中，必須從資料、建模到落地應用，才能完備。

台大醫院外科部主任陳晉興說，外科部手術模擬平台，類似飛行員訓練過程中使用的模擬系統，與飛行中的導航系統結合，可幫助訓練年輕醫師，在術前模擬手術過程，在手術過程中更精準找到腫瘤位置予以切除，且若方向偏誤，可以零時差修正，讓病人更安心接受治療，這是AI醫療落地應用的方式，不過，目前健保給付申請困難，經台北市衛生局核可3D模擬手術為自費項目，每人收費約3萬2千元。

台大醫院病歷資訊管理室主任莊秋華說，醫學中心收治的病人，疾病狀況通常較為複雜，要從醫師紀錄的病歷資訊，找出疾病編碼登記，仰賴專業的疾病分類師，有時一個疾病編碼就要花上半小時至一小時，他們還必須不斷閱讀國際期刊，了解最新醫療趨勢，而透過iCoder編碼系統，只要在一、二秒之間就可完成，且準確率超過86%。

吳明賢表示，疾病編碼不僅是申請健保給付的關鍵，也是教學、研究重要基礎，若疾病分類、編碼錯誤或不夠準確，恐讓研究結果發生錯誤，尤其AI、大數據相關技術與研究發展，最怕資料錯誤，分析後導出錯誤結果。自己在健康台灣會議上，提到台大醫院的iCoder系統，包括台北榮總在內，許多醫院都相當羨慕，並爭取導入。

台大醫院智慧醫療中心主任陳信希說，院方過去購入超級電腦DGXA100，並在模型訓練、臨床應用等不同場景使用，算力已經用到極限，導致專案必須排程進行，加入2台DGX H200超級電腦，有望提高算力，例如過去訓練AI疾病編碼模型，30萬病例要花上5天，現在使用新型超級電腦，只要1天就可完成，預期可加速院內各項智慧醫療研究速度。