台大研发AI判读骨髓抹片 速度比人工快4到6倍

骨髓抹片AI分类计数系统可辅助医检师快速判读并计算细胞数量。（台大医院提供）

台大医院和云象科技合作「骨髓抹片AI分类计数」系统，判读一片仅需5分钟，可大量省下人力及时间。（图取自台大医院直播）

骨髓肩负着人体造血功能，数量过多会导致血癌，数量过少会引发再生不良性贫血。为诊断这些疾病，过去需要由医检师或医师人工判读骨髓抹片，一颗颗计算各种细胞的数量，且十分仰赖个人经验，判读一片需要20到30分钟；而现在台大医院与科技业者合作研发「骨髓抹片AI分类计数」系统，可在5分钟之内完成判读，速度比人工快了4到6倍！

根据卫福部统计，台湾白血病与骨髓增生性肿瘤病患人数明显逐年上升，每年约1100人因白血病死亡。台大医院是国内血液病诊治的重镇，从1983年起保存完整的骨髓抹片资料；2018年起与云象科技携手研发「骨髓抹片AI分类计数」，是全球最先进、可在短时间内辨别骨髓细胞的系统，已获得国内食药署和欧盟核准，未来可投入商转运用。

台大医院检验医学部主任周文坚指出，骨髓细胞种类多达15种以上，过去对于血液疾病的诊断只能靠人工阅片，医检师在显微镜下用肉眼判读，每片需计数500个细胞，一边看一边数，高度仰赖个人经验和感觉；而经过训练的AI系统可以直接取出影像，自动判读并标注各类细胞数量，医检师只需查看大萤幕，确认标注状况是否符合预期，可省下大量人力和时间。

由于骨髓抹片经过影像取得后，细胞复杂且不平均，且经常挤在一起，形态上较难粒粒分明。为训练AI系统，台大医院共收集323位病人、542片抹片，由专家判读近60万颗细胞并告诉AI这是哪些细胞，一步步建立精准的模型。

进入测试阶段后，AI系统又分析了4.6万个细胞，并与3位专家的判读共识进行比对，9成以上结果均吻合；接着进入临床验证阶段，共判读31万个细胞，以2位专家判读的各类细胞比例平均为标准，AI系统判读结果吻合度高达8至9成。

「AI系统不能取代医护，但可以辅助决策。」台大医院院长吴明贤表示，医疗行为不能有所疏忽，过去靠着极高纪律的医护努力才做到；但人会受到各种因素影响，而机器不会疲倦，可以取代人类的自律，把宝贵的时间还给医护，让医疗安全品质更有保障。

云象科技创办人叶兆元说，该AI系统除了取得欧盟及台湾食药署认证，目前正和日本5间大学医院展开合作，让AI系统可以适应日本的资料集；未来也希望增加临床验证资料后，送美国食品药物管理局（FDA）审查。不过他提到，AI系统可能因为各医院流程落差而有准确度的差异，未来若投入广泛使用，会持续观察AI模型是否需要调整。