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臺大醫院收治臺灣很大部分的白血 病病患，具備完整的技術團隊及診療經 驗。臺大醫院檢驗醫學部血液檢驗團隊 與亞洲醫療影像 AI 領導廠商雲象科技合 作，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。 共同研發出骨髓抹片 AI 自動分類計數系 統，經醫檢師在 AI 顯微鏡取像後，即可 得到量化的自動分類計數結果，節省人 工計算的時間。 當病人抽血檢查發現異常時，會藉 由骨髓穿刺檢查進行確診。將抽出的骨 髓液做成抹片，經染色後，觀察骨髓細 胞型態並進行分類計數，為診斷血液疾 病的首要關鍵任務。計數的工作由檢驗 醫學部的醫事檢驗師負責，在顯微鏡下 人工進行 500 顆細胞分類計數，是一項 需要經驗與費時費工的工作，一張影像 依難度不同平均耗時 30 分鐘，若抹片差 異較大甚至會選擇兩片玻片分別進行計 數，耗費雙倍時間。在人工分類計數的 限制下，流程屬於全手工，細胞計數的 區域及影像無法存檔記錄或再次確認， 人工計數的成果也較難被驗證；藉由骨 髓抹片 AI 自動分類計數系統，除節省人 工計算的時間外，人工智慧不會累，甚 至可以增加細胞計數的量，提供更客觀 且量化的數據以利醫師進行精準的診斷。 臺大醫院檢醫部血液檢驗團隊與雲 象科技合作，透過 AI 完成自動計數及分 類骨髓血液細胞，可縮短計數時間、提 高判讀一致性，使用者僅需要透過顯微 鏡圈選區域， AI 即可提供細胞自動分類 計數的摘要成果。目前傳統流程由醫檢 師進行 500 顆分類計數，平均耗時 30 分 鐘，若使用骨髓抹片 AI 自動分類計數系 統，預估至少節省 50% 手動計算時間， 未來加上 AI 自動選取區域進行影像辨 識，更可進一步提升作業效率及品質。 藉由 AI 與醫檢師協作，使顯微鏡智慧化 的過程，讓 AI 真正落地於醫療場域，達 到降低醫療人員作業負擔及提升醫療診 斷品質的成果。雲象科技共同創辦人暨 執行長葉肇元醫師表示，將 AI 引進醫療 照護流程，醫療工作型態和內容會逐漸 開始產生改變。新科技會讓診斷流程更 有效率，而醫界可藉此機會，在 AI 的協 助下，讓醫檢師能在更尖端的領域發展 專業，追求更高的醫療品質、造福病患。 臺大醫院｜雲象科技 國際創新技術發表記者會 AI 於骨髓血液細胞分類之應用 ◆ 公共事務室 AI人工智慧於骨髓血液細胞分類之運用儀器操作 臺大醫院創新技術發表記者會—AI 人工智慧於 骨髓血液細胞分類之運用—團隊大合照 1 　台大醫網 Health Network 台大醫網 HEALTH NETWORK 擁有健康知識‧豐富彩色人生