記者蔡琇惠／新北報導
臺北醫學大學獲科技部補助進行之「巨量影像資料庫建置與應用」計畫，不僅於臨床上已有顯著成果，2021年再登上全球知名醫學期刊「自然通訊」（Nature Communications），相較於傳統肺部腫瘤確切診斷模式，北醫大這套AI辨識系統，可以直接透過全玻片，且不需人工標註，就能自動判讀肺癌與腫瘤細胞亞型，準確率高達95%以上。
這項由北醫大與雲象科技公司合作開發的人工智慧（AI）系統，以國研院國網中心於前瞻基礎建設計畫所建置的臺灣杉二號超級電腦，開發出領先全球的肺部腫瘤不須人工標註的全玻片病理影像辨識系統，可輕易區分肺腫瘤病理切片是良性或惡性，更重要的是，判讀時間大幅縮短三分之二，加速病理診斷時效，為病患爭取寶貴的治療時間，這也是北醫大校長林建煌在三年前推動數位病理，啟動臺灣十大癌別病理玻片數位化中的第一個重要成果。
北醫大副校長陳震宇副校長指出，這篇研究論文今年2月19日已刊登在全球知名醫學期刊「自然通訊」（Nature Communications），研究團隊將北醫附醫、萬芳及雙和等三家附屬醫院近20年來的肺部腫瘤組織之病理玻片，掃描整理成數位影像檔，建立龐大的資料庫，進一步促成病理數化位。
第一作者、北醫大醫學院副院長陳志榮表示，這些病理玻片是經X光、核磁共振或電腦斷層等檢查後，經醫師穿刺或開刀取出的肺部腫瘤組織所製成，統計逾九千張，全部掃描成數位影像檔，由多位病理專科醫師一張張標註出病灶及非病灶區域，再交由AI的不斷學習修正後，這套系統的診斷準確率高達95%左右。
陳志榮表示，傳統的肺部腫瘤確切診斷模式是將醫師經由穿刺或開刀取下的疑似腫瘤組織，送到病理檢驗部門，製成病理玻片後，病理科醫師再透過顯微鏡一張張判讀，既費時又費力，還可能會因醫師的經驗值不同而有不同結果，且醫師判讀時必須先標註出可疑區塊再不斷標註診斷直至確認，但北醫大與雲相科技研發的這套AI辨識系統，可以直接透過全玻片，且不需人工標註，就能自動判讀肺癌與腫瘤細胞亞型。
陳志榮表示，透過AI先辨識判讀患者的病理切片，有如先為醫師進行重點摘要整理，因為AI已先找出病灶並區分腫瘤的屬性，病理科醫師只要針對有問題的區域進一步判讀，就能確認診斷，不僅減少人為判斷錯誤的機率，更能大幅縮短時間。若以每位病患8至15張病理切片計算，傳統僅由病理科醫師執行的判讀時間約10至15分鐘，利用這套系統只需三分之一、約3至5分鐘即可完成。