右手手術刀左手作編碼 雲象科技數位病理服務放眼美日市場蔡騰輝2019-01-16國際衛生醫學專家已經推行了15年的數位病理，在GPU與CPU逐漸成熟的今日，無論是醫學單位、學術研究人員、甚至是醫師等，都積極投入創業潮，開發數位病理創新科技應用商機。雲象科技執行長及共同創辦人葉肇元表示，現在透過AI開發平台，能夠讓影像判讀變得更有效率，正攜手台灣多家醫院，將台灣的技術實力帶向國際。2015年10月創立的雲象科技，起初以數位化病理平台為事業出發，2016年葉肇元發現，光是透過數位系統，取代顯微鏡的醫療影像數位化，對於市場的服務還不夠多、也無法切中要點，因此後來除了在淋巴癌與鼻咽癌的挑戰後，經過1年多的努力，在2017年上半推出醫療影像AI開發平台。在國際多元市場中，雲象希望跨足日本與北美數位病理市場。葉肇元認為，台灣的AI公司規模較小，如果想要快速拓展與提供服務，需要更大的市場的同時，意味著要走向國際市場。預期能成為國家隊的葉肇員說，其實北美早就是數位病理的主要市場，另外，台大醫學相關專業人才廣佈北美地區，要打進北美市場，也需要跟各界共同合作。
細節一把抓：全玻片影像 葉肇元說，醫療影像的數據很大，普遍來說一張大小都落在1~2GB，解析度達到60,000x60,000那麼大的圖檔。而且雲象提供的是全玻片影像(Whole Size Image；WSI)解決方案，也就是將病理玻片掃描後，將資料數位化，並且透過專業醫師標記與處理，在讓人工智慧學習，達到高成功率的判讀技術。身為南加大病理學博士候選人、且同時擁有電腦視覺、電機、資工專業的葉肇元，親自帶領團隊調教人工智慧。與多家醫院合作，由專業的各科別醫師提供數據、標註目標細胞區域，進而連結技術後台，將資料優化以外，還能再藉由AI的pipeline流程串接，將資料加強訓練。在醫療人工智慧的領域當中，AI影像判別是一種專業分工後的產物。由醫師標記正確的影像資訊後，交由雲象來訓練AI模型。透過以病理為基礎，不斷將AI模型優化與提供進一步學習後，再擺回臨床平台，就能夠提供更精準的診斷。
雲象與台灣醫療院所的事業合作 目前與多所醫療院所都有密切合作。像是2017年已與林口長庚醫院在數位病理上，以鼻咽癌的影像判別方向合作。2018年5月左右開始著手研究，9月已經做出2~3個版本，並在2018第3季與整個長庚集團都有簽合作備忘錄，在數位病理上發展癌症偵測模組。透過一百多片的樣本，現在模型已經有96%的準確度。大約跟剛入門的主治醫師能力相仿。目前也希望能夠儘快通過美國FDA的醫材認證。此外，與台大醫院的合作則在心臟科，在巨量醫學影像範圍內協助軟體開發以外，也在血液科與骨髓抹片的顯微影像，有諸多合作。與國泰綜合醫院、北榮、北醫的合作則包括了腸胃內視鏡、病理研究、胃癌、肺癌等。
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