雲象AI展現精準威力 精準醫療跨大步

文 : 鄒淑文 

AI的時代,不論產業界或醫療界,都可預見顚覆性的改變,尤其在醫療領域的應用,絶對是當前熱門的領域之一。但長期以來,資訊與醫療領域兩者專業的結合不夠細緻,以AI的成果不夠「落地」。
今年入圍B2MC TOP 14的雲象科技打破藩籬、將AI帶入醫療場域、展現精準的威力。

雲象科技創辦人葉肇元是國內少見能一手寫程式、一邊看病理玻片的醫師、去年推出「醫療影像 AI 開發平台」在癌症影像判讀領域猶如投入一顆震撼彈。
透過醫療影像 AI,醫師可以減少重複性的工作、更有效率完成複雜度高的診斷、醫學界可以從影像找出隱而未現的知識,尤其在癌症領域而言,快速而精準的判斷,正是現在醫療最需要的

然而,沒有充足資料作為 AI 發展基礎是難以成功。台灣雲象科技的第一款產品為「數位病理影像平台」,協助醫院病理玻片數位化。「先讓影像數位化、才能進一步進行AI。
葉肇元表示,傳統病理科醫師組織切片檢查時、只能在顯微境下找出細胞變化及異狀,雲象科技提供的平台能將數位化的組織病理切片完整呈現,協助建置雲端數位玻片資料庫,作為AI開發關鍵資料。

傳統玻片數位化 落實醫療影像深度學習

把傳統玻片數位化,除了讓醫生可以更方便、快速及分享數位玻片外,雲象科技也提供玻片導覽功能,讓高解析度的數位病理影像流暢呈現,攻讀病理學(Pathology)的葉肇元醫師表示,透過瀏覽器、學生不用在抱著一堆玻片回家作功課,這些病理影像能讓全球學術界共同分享,而透過雲象科技的醫療影像AI開發平台,讓深度學習能真正在臨床上落實,才能有機會產生革命性效果。

葉肇元表示,用數位影像代替病理玻片、就如同數位相機取代早期的底片相機,一定是個趨勢。2015 年葉肇元回台灣,與康家彬及葉一忠共同創辦雲象科技,結合專業醫學與資訊工程背景,雲端科技的目標就是打造國際級的醫療影像AI公司,協助大型醫療院所數位化。但病理玻片影像化並不是醫療最終的目的、數化位最後一哩路,正是走向AI。 

以原有數位病理影像為基礎,技術加入深度學習能力,將平台擴大以利醫療影像 AI 開發,在今年發表「醫療影像 AI 開發平台—aetherAI」。提供醫院關鍵的開發工具,幫各醫院訓練出不同的AI醫師。已獲選2019科技部台灣十大最酷科技新創。

台北醫院大學院長李友專表示,醫學的發展是由疾病出發,為疾病分類分析,發展攻克方法,在科技不止發達的今日,針對病人特質的精準醫療更應有所發揮,如傳統化療如同戰場上的大轟炸,所到之處的細胞不論好壞必死無疑,若能透過科技手段事先篩選或過濾,找出藥物攻擊的標靶,除了可以有效治療,也可減少藥物浪費。

aetherAI協助找出人眼看不到癌細胞轉移

雲象科技也積極與大型醫療院所、國內外研究機構合作,包括美國匹茲堡 University of Pittsburgh Medical Center、國內也與長庚醫院、台大醫院、台北榮總、國泰醫院等醫學中心合作。

例如,與台北榮總合作,共同推展食道癌計畫,透過正子斷層掃描影像「教」出的AI醫師,預測病人能否存活超過一年的準確率,已在國際醫學會發表。下一步要增加病例數,把準確率拉到九五%,並讓AI協助找出人眼看不到的早期癌細胞轉移跡象。另與長庚合作的鼻咽癌病理影像AI,也獲得準確率超過97%的成果。

▲圖 雲象科技鼻咽癌辨識模組 (雲象科技/提供)

然而,aetherAI 如何並讓AI協助找出人眼看不到的早期癌細胞轉移跡象?葉肇元表示,醫院各科專家能將影像檔及醫療知識注入平台,平台會建立模型並檢視結果,並實際應用於放射影像的術後因子預測及特定病理影像超過 90% 的癌症偵測。並讓AI協助找出人眼看不到的早期癌細胞轉移跡象。

但要完成這些工程,需由醫師要把病理切片掃描成圖檔,把一個個疑似腫瘤的細胞圈出來,上傳電腦讓AI學習,最重要的就是要醫生的標註,雲象的影像資料,高度重視使用者介面,密切尋求醫師回饋,平均每三個月改版一次。提供醫生好用的標註工具、增加精準度。

社團法人數位經濟暨產業發展協會祕書長黃玉華表示,在全球、所有醫院都已看到醫療人工智慧(AI)的重要性,這些正是以擅長ICT及醫療新創團隊絕佳機會。雲象科技目前在台灣已佔了近七成醫療影像AI市場,下一步希望進軍全球、成為國際公司。雲象也盼藉助B2MC Taiwan計劃,讓台灣醫療領域AI應用的佳績,被全世界看到、為世界醫療所用。

▲圖說: 葉肇元發現數位化的玻片影像會為病理方面帶來巨大改變,2015 年決定回來台灣,創辦雲象科技。(雲象科技/提供)智準生醫執行長黃清俊及業務經理丁有玲。