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雲象林口長庚台灣諾華 打造血液病理AI輔助判讀應用

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雲象科技創辦人暨執行長葉肇元(左起)、林口長庚醫院解剖病理部副主任莊文郁、主任陳澤卿、血液科醫師郭明宗、諾華腫瘤(台灣)總經理陳喬松合影。雲象科技/提供

本文共563字

經濟日報 劉立諭

伴隨AI技術成熟、疫情加速數位轉型,林口長庚紀念醫院、雲象科技、台灣諾華三方跨界攜手,打造「血液病理AI輔助判讀應用」,以提供客觀且量化的數據,輔助病理醫師作出高效、精準的「骨髓增生性腫瘤」(MPN)診斷;突破「骨髓增生性腫瘤」診斷難題,藉此提升國內血液腫瘤篩檢量能,幫助病患獲得即時診斷及治療。日前三方代表對外聯合召開記者會發表。

此次合作結合醫、藥、業界三方優勢,包括林口長庚的龐大數位病理資料庫,雲象科技的AI技術及其深耕血液疾病AI輔助判讀,以及諾華在血液腫瘤的長期研發與治療經驗。

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雲象科技創辦人暨執行長葉肇元指出,「血液病理AI輔助判讀應用」經深度學習後,將可辨識骨髓玻片中細胞的形態、特徵與空間分布情形,提供更客觀且量化的數據,不僅可彌補醫師判讀因經驗多寡而造成的結果差異,減輕大量病理玻片的判讀負荷量,最關鍵的是有望提升血液癌症判讀的精準度,有助及早發現、及早治療。

雲象科技自2018年起陸續與台大醫院、林口長庚醫院、奇美醫院,分別進行骨髓抹片細胞型態辨識、淋巴瘤型態診斷及預後分析等血液疾病AI的應用。葉肇元表示,相信在AI輔助下,形態診斷的重要性會再次提升,和近年備受矚目的分子及基因診斷相輔相成,進一步強化血液疾病診斷及治療品質。



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