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骨髓抹片 台大研發AI幫助解讀

傳統人工判讀血液細胞,一張影像平均耗時半小時,不僅耗時也傷眼力。<br />記者簡浩正/攝影
傳統人工判讀血液細胞,一張影像平均耗時半小時,不僅耗時也傷眼力。
記者簡浩正/攝影
台大醫院昨天宣布,與科技公司合作兩年多,已研發建立「骨髓抹片AI自動分類計數系統」,目前已進入試驗階段,期盼未來透過全台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,進行相關血液細胞辨識分類,輔助醫檢師與醫師進行相關疾病診斷。

白血病患者抽血檢查發現異常時,必須藉由骨髓穿刺進行確診,骨髓抹片判讀是血液疾病重要基礎,但倚賴醫檢師以人工透過顯微鏡分類細胞,費時費工計算才能精準判讀。

台大醫院研發「骨髓抹片AI自動分類計數系統」,將進入臨床試驗階段,期盼未來結合人工智慧運算,輔助醫檢師與醫師進行相關疾病診斷。

台大檢驗醫學部主任周文堅表示,台大每年約2500件血液檢體,藉由骨髓穿刺,取出骨髓液做成抹片,染色之後再進行分類計數。

至於分析骨髓抹片,一直以來都是以老師傳承方式,維持醫檢師優秀技術,而醫檢師透過顯微鏡檢視細胞分類計數,一般至少要算到500顆細胞,平均一張影像判讀需半小時,若細胞差異大則更久,耗時也傷眼力。

骨髓抹片能及早解讀,就能更快提供治療。周文堅說,從2017年下半年起,台大醫院與雲象科技合作研發AI自動分類計數系統,在十位醫檢師投入下,已建立出世界最大資料集,標註逾35萬顆細胞,還有兩萬張高解析影像,目前持續增加中。

周文堅說,骨髓裡含有非常多種細胞,人工判讀費力,需長久經驗累積,藉由AI輔助,可經由訓練加強準確度,預估可減少50%的計算時間。不過,他也強調,AI出現並非要取代醫檢師與醫師,輔助骨髓細胞的分類後,也需仰賴醫師綜合判斷。

雲象科技執行長葉肇元表示,在雙方合作下,已建立超過30萬顆骨髓細胞、共計10類主分類及40類次分類的資料集,該系統判讀準確度已近九成,下一步將進行臨床試驗,預估申請通過上市,最快約需半年。

臨床試驗 人工智慧 白血病

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