【發布日期】: 2025-1-2

【新聞來源】: https://reurl.cc/Kd9o0g

清華大學鄭桂忠教授的研究團隊開發出一套基於電子鼻的呼吸檢測系統，結合人工智慧技術，能在十分鐘內快速篩檢肺癌高風險族群。此技術不僅具備非侵入性、快速、低成本等優勢，更可結合X光影像，進一步提高篩檢準確度，這項創新技術獲得了《第21屆國家新創獎》的肯定，充分展現清華人在醫療健康領域的無限潛力與貢獻。

圖片來源: 2024國家新創精進獎

肺癌威脅日益嚴重 現行篩檢方式仍有侷限
肺癌由於早期症狀不明顯，多數患者確診時已是晚期，錯失最佳治療時機。目前，低劑量肺部電腦斷層掃描（LDCT）是較有效的早期篩檢工具，但其費用較高，且部分民眾對於輻射暴露有所顧慮，難以普及作為常規體檢項目。此外，傳統的肺癌檢查程序耗時且費用高昂，難以滿足大眾對於快速、便捷篩檢方式的需求。
 

電子鼻結合AI 快速精準「聞」出肺癌
此套檢測系統，利用電子鼻技術模仿人類嗅覺系統，通過多傳感器陣列捕捉呼氣中的揮發性有機化合物（VOCs），並利用深度學習進行高靈敏度的肺癌檢測。在兩家醫療機構進行的臨床實驗中，該系統的靈敏度達到85%，且特異性顯著提升。通過半監督領域泛化與噪聲偏移增強技術，該技術成功解決跨機構的準確性挑戰，達到接近0.95的AUC值。
此外，團隊結合常規健檢項目X光影像，開發多模態深層神經網路，將電子鼻特徵映射到圖像模型學習的嵌入空間，透過嗅覺與視覺的結合，將辨識準確率再提升5%，達到更精準的篩檢效果。基於此，更提出一種新的肺癌篩查流程，將電子鼻技術作為第一步篩查工具，以判定是否需要進一步的LDCT檢查，從而大幅降低不必要的成本與輻射風險。

圖片來源: 2024國家新創精進獎

革新篩檢流程減輕醫療負擔
鄭教授表示，此檢測系統不僅解決傳統檢測耗時、高成本的痛點，更提供非侵入性、低交叉感染風險的篩檢方式，大幅提升民眾接受度。未來有望成為例行健康檢查的標準工具，為高風險人群提供早期診斷的機會，以提升存活率。目前該技術已完成多階段臨床試驗，並計劃與醫療機構和產業合作，進行大規模推廣。透過此技術的普及，不僅能提高肺癌的早期檢出率，更能大幅提升患者的存活率，減輕社會及醫療負擔。

圖片來源: 2024國家新創精進獎

圖片來源: 2024國家新創精進獎

了解更多精彩細節👉

https://innoaward.taiwan-healthcare.org/advance_detail.php?REFDOCTYPID=0ln4xj1fff5sadsy&REFDOCID=0spa861jrzyfmwm8
https://reurl.cc/M6zo4k

基於電子鼻的呼吸檢測技術應用於快速肺癌篩檢

鄭桂忠教授團隊/國立清華大學電機工程學系
鄭桂忠、李孟叡、孫民、邱仕文

癌症是國人十大死因之首，其中又以肺癌居首位。早期發現和治療是戰勝肺癌的關鍵，但目前一般體檢缺乏有效且低成本的快速篩檢方式。低劑量肺部電腦斷層掃描(LDCT)能有效的發現早期肺癌的病患，但因費用不低，除非懷疑有肺癌的高危險因子，一般人在健檢時較不傾向考慮加入作LDCT的檢查。本團隊開發了一套基於呼吸檢測的電子鼻系統，旨在普及於體檢中，先行篩檢出具罹癌高風險的病患，作為建議進行LDCT之參考。
根據這個目標，本團隊研發了基於電子鼻技術的呼吸檢測系統。由於肺癌會改變呼氣中的代謝產物，電子鼻結合人工智能可以在十分鐘內快速檢測受驗者的呼氣，判斷其是否可能罹患肺癌。再者，如果能加上胸部X光的影像，本團隊開發一多模態深層神經網路，能進一步提高快篩的準確性。
本團隊所提出此技術，能有效應用於一般健康檢查，進行肺癌的簡易篩檢，有助於及早防治和治療，提高患者的存活率。

評審推薦
1.團隊以非侵入式呼吸檢測系統和深層神經網路人工智慧技術進行肺癌辨識，結合X光影像，提高快篩準確性，具產業實用性。
2.產品能大幅降低肺癌篩查成本，提高常規體檢系統的效能，值得推薦。
3.團隊成員對法規、專利佈局與市場開發有清晰認知與經驗，且產品有可能以體外診斷試劑管理，更有助加速產品的生產和上市流程。