臺大醫院與雲象科技宣布，共同研 發的「骨髓抹片AI 分類計數 aetherAI Hema」已獲衛福部與歐盟CE 核准， 取得醫材許可證，是該領域全球首例同 時獲兩地認證的AI 醫材。「骨髓抹片AI 分類計數」將一改骨髓抹片細胞人工計 數作業，可完成自動分類計數，快速提 供量化、可反覆驗證、客觀一致性的數 據，協助醫師判讀，提升精準醫療，且 可望因取證商轉應用落地，得到大規模 導入機會，為血液疾病醫療帶來跨時代 的突破。 血液病理進入醫療數位轉型 開展精 準判讀新局 根據衛福部統計資料，臺灣白血病 與骨髓增生性腫瘤病患人數明顯逐年上 升，以2016 年至2018 年患者數量為 例，分別是2,168、2,355、2,550 ；而 其中因白血病而死亡的人數每年約1,100 人。唯有正確的診斷才能提供最適切的 治療，而骨髓抹片之判讀為診斷各種血 液疾病的最基本且重要的方法。然而， 現行的模式要求，一片骨髓抹片需計數 500個血球分類，皆採人工手動，不僅 ◆ 公共事務室 耗時，且細胞計數區域及影像無法存檔 紀錄，成果難以驗證。 臺大醫院為臺灣血液病診治之重 鎮，自1983年來診斷及收藏許多骨髓抹 片檢體，為收治白血病病患之重鎮，骨 髓抹片判讀的人力素質及數量上在國內 外均具優勢。自2018年臺大醫院與專注 於醫療影像AI 的雲象科技，進行產學合 作，率先開發「骨髓抹片AI 分類計數」 系統。總共用了近60萬個細胞去訓練本 AI 系統，並以逾兩萬六千個細胞測試， 達成可自動分類計數15類骨髓細胞，從 原本一張影像依難度不同平均耗時約20 分鐘，縮短至5分鐘以內。不僅協助醫 師與醫檢師縮短判讀時間，減輕醫療人 員負擔，而且提供量化、客觀，可反覆 驗證的數據，有助經驗傳承，突破血液 疾病臨床診斷與教學研究的瓶頸。 骨髓細胞分類是診斷許多血液疾病 的基礎，目前國際市場上尚未有成熟的 電腦輔助計數系統。自1997年即有研 究者嘗試將AI 應用於骨髓細胞的分類計 數，截至目前為止，這些研究仍有許多 不足之處，例如細胞標註數量不足、僅 獲衛福部、歐盟核准 「骨髓抹片AI分類計數」 臺大醫院與雲象科技 豎立醫業界標竿 商轉創新醫材 台大醫網 Health Network 1 醫療團隊
RkJQdWJsaXNoZXIy MTYzMDc=