台北醫學大學在三年前宣布攜手 IBM 導入 Waltson 華生 AI 作為輔助診斷後，今天再度宣布攜手由台北醫學大學育成催生的皮智股份有限公司，推出第一款能讓民眾進行皮膚癌自我預防檢測的免費服務"痣能達人 MoleMe "，透過 LineBot 的方式，民眾僅需回答五個簡單的基本問題，上傳一張拍攝身上痣的清晰照片，即可由 AI 判斷是否建議就診，希望透過創新服務幫助民眾判斷身上的痣是否為惡性，而今天的"痣能達人 MoleMe "是台北醫學大學與皮智的第一項醫療 AI 服務，接下來也預計推出更多的醫療 AI 應用。
人的身上原本就會出現痣，然而民眾對於突然出現的痣只有極端的處理方式，不是無視於存在，就是基於美觀積極想處理掉，但實際上身上的痣有時卻是皮膚癌的發生前兆，不過許多民眾卻容易輕忽身上突發的痣可能是皮膚癌前兆的可能，但對於沒有醫療知識的民眾卻又難以判斷，只能尋求專業皮膚科才能得到結果，只是身上的痣來的突然，若每出現一顆痣就就診除了徒增自己的困擾，也會造成醫療資源分散的問題。
基於機器學習與深度學習的 AI 技術在各類影像分析應用發揮相當大的作用，尤其醫界亦希望藉由 AI 技術能改變當前的醫療結構，提升診斷正確性之餘也能提升醫療效率，並利用 AI 技術對資料高速處理的輔助，使醫師能更專注於幫助患者；除了在診斷與手術的應用，幫助民眾自我保健亦是醫療 AI 的熱門應用，尤其像是歐美環境就醫距離不若亞洲來的方便，對於居家自我檢測的需求更高。
而台北醫學大學也是在去年於北美參與研討活動時，了解業界對於醫療 AI 應用在居家自我檢測有強烈的需求，同時有鑒於台灣去年有兩百起因皮膚癌致死的案例，但皮膚癌 0 期與 1 期只要及早治療都能完全康復，只是多數的情況都是身上的痣發生異變但忽略危險，待到 3 期之後發生遺憾的結果；此外，身上痣的照片亦較無個人隱私問題，故選擇以痣與皮膚癌的自主檢測為題，催生今天所發表的"痣能達人 MoleMe "的想法。
以專業醫師的判斷，能夠以高達九成的準確率以肉眼分辨身上的痣是否為惡性，但剩下的一成難以分辨的部分就需要進行更深入的追蹤與切片，皮智的"痣能達人 MoleMe "即是希望透過 AI 的方式取代醫師的肉眼進行初步診斷，讓醫師能夠把專注力放在剩下一成可疑的症狀的後續治療上。
"痣能達人 MoleMe "透過當前熱門的機器學習中的分支"深度學習"的影像應用，透過超過 5,000 筆的醫療影像作為基礎培訓，搭配亞馬遜 AWS 的雲端 AI 服務，使 AI 能透過照片進行分析。另外關於個人隱私問題，除了痣的照片本身較無特徵性問題外，皮智也表示這些民眾上傳的照片不會作為培訓資料庫使用，只會在影像分析資料庫暫存，不會把民眾的照片挪用。
"痣能達人 MoleMe "的使用方式相當簡單，當前只要加入官方的 Line ，即可藉由 LineBot 進行自主檢測，使用者只要先回答性別、年齡、痣的大小是否超過一定的面積、痣可能存在的時間等問題，拍攝一張清晰的照片，並且框出痣當前的所在位置，即可快速地進行初步推估，一旦發生可疑現象，可提供附近就診資訊，或是啟動後續追蹤提醒，在一個月後提醒民眾進行再次的自我診斷。
除了當前的 LineBot 版本外，台北醫學大學與皮智預計在四月底推出功能更豐富的 app 版本，而服務皆為免費；台北醫學大學期許如"痣能達人 MoleMe "此類的自我診斷 AI 服務能夠為民眾帶來便利的服務之餘，亦希望民眾在有便利的服務後，能夠更重視自我診斷的重要，一旦發現異常及早治療。
