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雲象科技攻數位病理 AI看診 揪出癌細胞

2020-02-01 23:07經濟日報 記者何佩儒/台北報導
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雲象創辦人兼執行長葉肇元
雲象創辦人兼執行長葉肇元

日劇「天才病理醫」中男主角總是很霸氣的說,病理科要做出100%的診斷。病理科雖然是內科診斷或外科手術前最重要的基礎,但其實在醫院是相對冷門的單位,數位化的腳步也不若其他熱門科別。雲象的數位病理系統,不僅協助病理科醫生能快、狠、準做到100%的診斷,加上人工智慧(AI),更可以幫助醫生更快速分類計數以及辨識腫瘤細胞。

雲象創辦人兼執行長葉肇元從台大醫學系畢業後,前往美國攻讀病理學博士,期間接觸到顯微技術,加上自己的研究題目難度相當高,找不到合適的程式,葉肇元乾脆自學程式設計。意外發現自己喜歡寫程式,當他在實驗室協助別人用程式解決顯微鏡問題時,也看見數位玻片的潛力。

2015年,葉肇元還在美國時,即由父母出資,在台灣登記成立雲象科技,創業夥伴除了父親葉一忠(目前擔任營運長),還有擅長網路程式設計的康家彬(目前為技術長)。

不過若是用昂貴的軟硬體,只是換來看玻片時,從顯微鏡換到電腦螢幕,對醫院與醫生來說意義不大,因此雲象除了開發數位病理影像系統,也投入AI輔助診斷系統的開發。

透過合作醫院提供的玻片影像以醫師的標註,進行深度神經網路AI模型的訓練,除了協助病理科醫生快速辨識腫瘤細胞,也希望結合病患的病理組織及臨床生化檢查數據,進行治療效果及預後的綜合研判,例如在進行癌症治療時,對於病患的長期存活率做出預測。

經濟日報提供
經濟日報提供
葉肇元表示,數位病理AI的價值,一是可將定量的工作交給AI,也就是幫助病理科醫生降低繁重的看片與標記負擔;再者,有許多困難的疾病需要使用先進治療,但並非所有的病患在治療後都有反應。例如進行免疫療法前,可以將病患的病理組織或生化臨床資料等,將所有資訊進行綜合研判,判斷是否會有反應,以免病患花了錢卻對治療沒有反應,這是目前藥廠相當關注的,也是數位病理AI最有潛力的市場。

目前各大醫院都在進行數位轉型,主要是在臨床上包括智慧手術室、智慧病房等進行數位化。去年已有台北榮民總醫院及長庚購買玻片掃描器,自己建立數位病理系統,預料接下來各大醫院也會投入。

綜合研判 找對療法

雲象除協助長庚建立數位病理系統,也與林口長庚合作,將鼻咽癌的鼻黏膜檢體,標記了300片玻片,把癌症細胞標記出來教AI判定,目前準確率約98%。

葉肇元指出,如果癌症病灶很大,病理醫生一看就知道答案,就不用AI幫忙;但如果病灶很小,很容易被忽略,或是要花很多時間才能找到的病灶,此時AI的幫助就很大,可以省卻許多時間,也能做更精準的研判。

雲象是個新創公司,資源有限,不會找國際上競爭激烈的乳癌、肺癌等項目,而是挑些標記比較困難、或資料收集有難度的病症。如骨隨抹片對各大醫院來說都很困難,或是東南亞很多但美國較少的鼻咽癌,這些項目對雲象來說較具優勢,讓雲象能將資源花在刀口上。

綜觀數位病理目前在各國的發展都還不算普遍,因此市場還沒有太「紅海」,為了與其他競爭者競爭,希望資源可以更充足、團隊要夠大,除了利基市場,雲象也嘗試一些「流行」的項目,也就是免疫組織化學定量。

結合藥物 拚含金量

以癌細胞來說,有不同組成細胞,可以透過染色區分哪些容易成為治療標的,若達到一定的量就比較適合做免疫治療,如果染色下去都找不到,就可以判定應是無效的治療,例如免疫檢查點抑制劑PD-1治療法前,會先做PD-L1染色標註。

葉肇元深知,數位病理不能只協助診斷,而是從診斷到治療,也就是與藥物結合,才是數位病理的含金量所在,因此將與生技製藥產業的AI化進行結合。AI須進入垂直產業應用,同時要整合到工作流程,才能帶來效益,也就是AI從模型訓練、模型優化到驗證確校,一定要「落地為王」。

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