議題
醫療影像人工智慧(AI)應用蓬勃發展，但極少應用整合至醫院內部的影像傳輸與管理系統(PACS)。醫學影像AI研究在實驗室階段雖有很好的成果，一旦整合至PACS，不僅系統整合處理成本很高，更無從產生實際應用與商業化。如何降低系統整合的門檻，改善醫師的工作效率，已成為發展醫療AI應用至實際醫院內資訊系統之重點競爭策略。 本次議程主題為介紹根據國際開放標準的架構，包含: IHE以及DICOM，說明如何透過標準化的方式有效整合醫學影像的AI模型落地至PACS系統。
講者
連中岳
- 國立臺北護理健康大學資訊管理系 副教授
- 社團法人台灣醫療影像資訊標準協會 秘書長
- Imaging Informatics Lab's github
簡介
- 國內少數實務與理論兼備的DICOM專家，亦為醫療領域開源開發者，長期投入推動醫學資訊開放標準以及推廣開放原始碼，具有豐富的醫療資訊系統實務開發經驗。
- 在國際上擔任DICOM國際標準委員，參與國際DICOM標準制定工作。 曾為全球著名DICOM開放原始碼DCMTK團隊一員，以及IHE連測督察員(IHE Connectathon Monitor)。
- 長期籌畫與推動國內建立醫療資訊系統聯測機制，推廣台灣醫學資聯測松(MI-TW Connectathon)，建立台灣醫學資訊系統互通性認證機制。