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骨髓增生性腫瘤診斷難題 AI輔助判讀來助攻

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(左起)雲象科技公司創辦人暨執行長葉肇元醫師、林口長庚紀念醫院解剖病理部莊文郁副主任、林口長庚紀念醫院解剖病理陳澤卿主任、林口長庚紀念醫院血液科郭明宗醫師、諾華腫瘤(台灣)總經理陳喬松。藝曜/提供

本文共958字

經濟日報 蘇璽文

血液癌症難以早期察覺,以骨髓增生性腫瘤(myeloproliferative neoplasm,簡稱MPN)為例,因其種類多、臨床症狀相似,以及骨髓病理切片與突變特徵有高度重疊,故過往以人工鑑別診斷不容易,需仰賴經驗豐富的臨床血液科醫師及血液病理次專科醫師。若沒有及時提供準確的骨髓切片判讀結果,恐會延誤治療時機,進而影響病患存活率。林口長庚紀念醫院邱政洵副院長期許,透過跨界攜手合作,成功發展人工智慧助攻血液腫瘤及早診斷,將造福更多骨髓增生性腫瘤患者。

骨髓增生性腫瘤是一組血液癌症,會導致骨髓中產生過量的紅血球、白血球或血小板,主要可分為原發性血小板增多症(ET)、真性紅血球增多症(PV)、原發性骨髓纖維化(PMF),不同種類的治療方式大不同。林口長庚紀念醫院血液科郭明宗醫師表示,骨髓增生性腫瘤被喻為困難診斷的疾病是因為其為血液增生性疾病,病患不像其他實體腫瘤疾病有明顯可觸及的腫塊,通常患者求診時可能是因為無症狀的血液相異常,或是因疾病引起的其他症狀、併發症如出血、中風或是脾腫大等,較難直接看出原疾病為何。

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然而,骨髓增生性腫瘤除了種類多、臨床症狀相似外,連最後一道診斷關卡的「骨髓病理切片」影像都高度重疊與相像!林口長庚紀念醫院解剖病理部陳澤卿主任指出,林口長庚每月有上萬筆病理玻片需要判讀,每日皆須面臨龐大且急迫的病例。為了能及早且精準幫助病患確診,林口長庚已全面將病理玻片數位化,可大大提升判讀方便性。

林口長庚紀念醫院解剖病理部莊文郁副主任進一步解釋,林口長庚骨髓切片主要是由血液病理次專科醫師進行判讀,而其判讀的複雜度遠超乎一般人所能想像,病理醫師必須仔細評估各種造血細胞在顯微鏡下的數量及形態,特別是巨核細胞的形態特徵、數量及空間分布,才能得到精準的診斷。以人工進行判讀,難以取得客觀量化的結果,且會存在不同診斷者間的差異。

為此,林口長庚攜手雲象科技與台灣諾華,結合三方優勢首度將AI技術運用於血液病理診斷,期望可輔助醫師進行快速且精準的判讀,不僅可彌補判讀經驗多寡的結果差異,也可減輕大量病理玻片的判讀負荷量,最關鍵的是可以幫助病患及早發現、及早治療,避免轉化為預後較差的疾病或嚴重併發症。



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