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台大醫院首創骨髓抹片AI分類計數 加速血液疾病診斷



〔新網記者麻念台台北特稿〕  台灣大學醫學院附設醫院今(24)日公布與雲象科技合作研發的「骨髓抹片AI自動分類計數系統」已經進入試驗階段,希望透過目前資料量最大的台大骨髓細胞資料庫並結合AI人工智慧運算,來協助醫檢師與醫師進行疾病診斷。

台大醫院研發骨髓抹片 AI 自動分類計數系統操作。(歸鴻亭攝影)
 台大醫院檢驗醫學部主任周文堅表示,該院每年約需進行2,500件骨髓血液細胞分類,藉由骨髓穿刺,取出骨髓液做成抹片,染色後進行分類計數,是血液科當中最基本、最重要的檢查。醫檢師在顯微鏡下進行500顆細胞分類計數,一張影像平均耗時半小時,若抹片差異大,甚至需耗費雙倍時間。在人工計數的限制下,細胞計數的影像無法存檔或再次確認,人工計數的成果也較難驗證。

用AI計算骨髓抹片細胞,台大資料庫領先全。(歸鴻亭攝影)
 2017年下半年起,台大醫院與雲象科技合作,共同研發AI自動分類計數系統,在10名醫檢師的投入下,現已建立出世界最大標註資料集,擁有超過35萬顆細胞標註、2萬張高解析影像,目前仍在持續增加中。

 周文堅說明,骨髓裡面含有非常多種細胞,有類似的地方,也有微細的不同之處。過去人工判讀相當費力,需要長久的經驗累積,經驗傳承也較耗時,但藉由AI的輔助,判斷結果較客觀,且可經由訓練加強準確度,預估可減少50%的計算時間。

台大醫院公布與雲象科技合作研發的「骨髓抹片AI自動分類計數系統」。(歸鴻亭攝影)
 雲象科技執行長葉肇元指出,目前AI自動分類計算系統判讀的準確度已趨近9成,下一步將進行離床試驗,距離取得上市核可,預估約需半年到1年的時間。若其他醫院有興趣,亦可合作進行落地應用。

「骨髓抹片AI自動分類計數系統」發表會大合照。(歸鴻亭攝影)
 周文堅強調,過去醫檢師採取人工方式判讀,但骨髓細胞種類繁多,至少需算上500顆才較準確,多工又費時。AI的出現目的不在取代醫檢師及醫師,而是輔助。血液疾病的診斷並非單看骨髓細胞的分類,亦需仰賴醫師結合影像數據、臨床數據、病史等,進行綜合判斷。

頻道:養生健康 分類:醫療保健
專題:麻念台 發稿日期:2019/12/24 下午 07:09:16
關鍵字:骨髓抹片,AI,雲象科技,周文堅,葉肇元
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