台大医院首创「AI计算骨髓抹片细胞」加速血液疾病诊断
▲台大医院携手科技业者开发AI人工智慧于骨髓血液细胞分类系统。（图／记者洪巧蓝摄）
白血病等血液疾病诊断，需仰赖医检师手工执行骨髓血液细胞抹片分类计数，光是一张影像就得做500颗细胞分类，相当耗时耗力，台大医院今（24）日公布创新技术研发成果，率先全台导入AI人工智慧发展骨髓细胞抹片自动分类计数系统，准确率已经可以达到9成，不但降低医疗人员作业负担也提升医疗诊断品质。
台大医院收治国内很大一部份白血病病患，血液疾病相关检体一年新增达到2500件。台大医院检验医学部主任周文坚说明，当病人抽血检查发现异常时，会借由骨髓穿刺检查进行确诊。将抽出的骨髓液做成抹片，经染色后，观察骨髓细胞型态并进行分类计数，为诊断血液疾病的首要关键任务。
计数的工作由检验医学部的医事检验师负责，在显微镜下人工进行500颗细胞分类计数，是一项需要经验与费时费工的工作，一张影像依难度不同平均耗时30分钟，若抹片差异较大甚至会选择两片玻片分别进行计数，耗费双倍时间。
▲传统骨髓血液细胞分类计算得靠人工标注手动计算。（图／记者洪巧蓝摄）
台大医院检验医学部血液检验团队与云象科技合作，共同研发出骨髓抹片AI自动分类计数系统，经医检师在AI显微镜取像后，即可得到量化的自动分类计数结果。云象科技执行长叶肇元指出透过深度神经网路训练流程让AI学习资料比对，共有10名医检师人力投入，目前已经分析超过2万张影像，标注逾35万颗骨髓细胞，是世界最大标注资料集。
周文坚表示，相较于传统手动计算，骨髓抹片AI自动分类计数系统预估至少节省50%时间，未来加上AI自动选取区域进行影像辨识，更可进一步提升作业效率及品质。
叶肇元指出，目前系统准确率近9成，将进行临床试验流程并将结果送卫福部食药署审查，保守估计最少半年至一年，待顺利通过后，可进一步于临床上应用。