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。
