台大醫骨髓細胞資料集冠全球

　記者戴淑芳／台北報導
　骨髓細胞抹片為診斷血液疾病的首要關鍵任務，台大醫院率先攜手科技業者開發AI人工智慧，發展骨髓細胞抹片自動分類計數系統，準確率達到9成，不但降低醫療人員作業負擔也提升醫療診斷品質，目前更已建立逾30萬顆骨髓細胞資料集，領先全球。
　台大醫院檢驗醫學部主任周文堅表示，正常血液的生成與分化會從幹細胞進展到造血前驅細胞，再分成髓系與淋巴系，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。
　以往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，且較為主觀、需要仰賴經驗，如出現偏差，就會影響最後醫師進行疾病診斷。
　因此，台大醫院與雲象科技合作，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。周文堅表示，相較於傳統手動計算，骨髓抹片AI自動分類計數系統預估至少節省50%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。
　雲象科技執行長葉肇元指出，透過深度神經網路訓練流程讓AI學習資料比對，共有10名醫檢師人力投入，目前已經分析超過2萬張影像，標註逾35萬顆骨髓細胞，是世界最大標注資料集。將進行臨床試驗流程並將結果送衛福部食藥署審查，保守估計最少半年至1年，待順利通過後，可進一步於臨床上應用。