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
2019/12/24 下午 07:09:16 / 醫療保健

　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。