【健康醫療網／記者張慈恩報導】大林慈濟醫院換水大腸鏡學習中心，近十年來持續推廣換水大腸鏡檢查，提昇大腸鏡檢查技術，盼造福更多患者。由洛杉磯大學華裔教授梁永亨研發的「換水法大腸鏡檢查」，能降低患者檢查的疼痛感，提升傳統大腸鏡檢查成功率，增加息肉偵測率。
人工智慧（XAI） 提升診斷精確度
嘉義大學資訊管理學系副教授林土量指出，大腸鏡檢查是及早發現並診斷大腸息肉的重要方法，對預防大腸癌具有重大意義。然而，息肉形狀和大小的多樣性，使得精確偵測和分類成為一項複雜的挑戰。研究團隊結合可解釋人工智慧（XAI）和深度學習模型，使AI的決策過程更透明。XAI讓使用者能夠了解AI是如何得出結果及做出決策的，這顯著提升了大腸鏡息肉檢測和分類的準確性和可靠性，成為臨床診斷的有效輔助工具，提高了診斷效率和精確度。
息肉輔助標記系統 增加息肉偵測與分類正確率
嘉義大學資訊管理學系教授張宏義說明，為降低息肉漏診率並輔助經驗不足的醫師進行大腸鏡檢查，利用深度學習開發系統以協助醫師辨識及分類息肉是一項重要的研究領域。然而，由於醫療影像涉及隱私問題，資料蒐集困難，即便有公開息肉資料集可供學術使用，但仍需人工逐一標記息肉位置與類別以後續進行息肉偵測模型訓練，這不僅耗時，且標記人員容易因疲勞導致判斷錯誤，影響模型訓練效果。
為解決上述問題，團隊提出了一個息肉輔助標記系統，完成標記後，只需檢查各圖片的息肉類別進行確認及調整，能大幅減少人力與時間成本。研究團隊還比較了不同物件偵測演算法，包括Yolo（You Only Look Once）及改良網路架構，旨在打造專屬於息肉標記的輔助工具，並提升息肉偵測及分類之正確率。
換水大腸鏡與使用腹部壓力器材 降低徒手輔助壓腹頻率
某些患者在檢查過程中大腸會變長且呈現環狀纏繞，使大腸鏡檢變得具有挑戰性。中壢長榮醫院醫師鄭吉良指出，高達90%接受大腸鏡檢查患者會經歷迴圈纏繞現象，這會降低盲腸插管的成功率、延長插入時間並增加併發症的風險。傳統上，腹部施壓及體位改變等手動輔助方法，被用於40%-70%接受大腸鏡檢查的患者，以克服因迴圈纏繞造成的困難插管。然而，這些壓腹動作需要大量體力，會給內視鏡技術人員帶來了人體工學方面的挑戰，並增加相關職業傷害的風險。而研究顯示，水或鹽水交換法進行的大腸鏡檢查可以減少大腸鏡插入過程中對手動壓腹輔助的需求，造福更多患者。