台灣人工智慧團隊 囊括數位病理與工業檢測 蔡騰輝2019-04-02國際衛生醫學專家推動數位病理已有15年，近年來GPU與CPU也逐漸成熟，無論是醫學單位、學術研究人員、甚至是醫師都紛紛親自創業來切入數位病理的創新科技應用。有許多跨國連結的雲象科技執行長葉肇元就帶領著團隊，努力推展數位病理與電腦視覺等領域；影豹科技創辦人王靖維教授則從皮膚科、病理科、工業皮革檢測切入醫療AI。
高速AI讀取全玻片影像 主攻高速分析與客製化AI的王靖維認為，不僅醫療與工業，AI能夠應用的領域還很多。雲象科技執行長及共同創辦人葉肇元說，普遍來說醫療影像一張大小都落在1-2GB，大約是6萬x6萬超高解析度的圖檔。要快速判讀這麼多資訊，進而提供醫師輔助判讀，擁有病理醫學、電腦視覺、電機、資工專業的葉肇元帶領團隊親手調教人工智慧，並與多家醫院合作，透過各科別專業醫師提供數據、標註目標細胞區域，進而連結技術後台，將資料優化後，更將AI的pipeline流程串接，讓資料有了加強的訓練成效。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；影豹科技現在的人工智慧高效能計算系統解決方案當中，則是包括2個主要區塊：巨量影像儲存與檢視，以及人工智慧自動分析。在醫療巨量影像的分析與判讀領域中，王靖維點出，國際大廠Leica與台灣廠商商之器也都有在做。不過影豹科技比較不同的地方在於，資料讀取速度較快，不會產生格線與畫面縮放延遲的問題。此外，透過團隊設計的AI技術，可以在幾秒之內完成高解析度的影像判讀，進而提高醫生的診療效率。
AI團隊與台灣醫療院所的合作 雲象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100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。目前也希望能夠盡快通過美國FDA的醫材認證。此外，雲象科技與臺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。影豹科技目前與台大醫院病理部、三總病理部、牙科、高雄醫學大學、高雄榮總、耕莘醫院、北醫都有合作。王靖維說，台大醫院、三總、高雄榮總對於數位病理的技術升級與最佳的用藥策略與治療方法都十分積極。
AI團隊Business Model雲象的事業營運方式多面向，包括了AI專案、軟體開發、平台使用費。收費方式分為兩種，一種是人數；另一種是容量。在專利費用上則是看使用人數而收費；若是以案件為單位計算的話，則是依照容量來計算。目前談的合作都是以年租比較多。另一方面，影豹科技技術服務主要分為兩大區塊。第一是幫助企業與醫院建立人工智慧高效能計算系統；第二就是提供特定客製化與專案類型的AI檢測模組。整體系統當中包括了AI節點、儲存空間、伺服器。影豹科技現在提供的服務有分初階與進階幾種。簡單的方案包含一個AI節點與2TB的伺服器。進階一點的方案有一個伺服器、客製化的30TB儲存空間、多個AI節點。比方說，如果只是要看手部骨折的DICOM、CT、X光等影像，那儲存空間大約2TB就已經足夠。不過王靖維也提醒，與其關注多少個AI節點或是多少儲存空間，使用者應該要更加注意的是自己的需求在哪裡。瞭解自己的AI影像判讀需求，才能選出最適合自己的整體解決方案。
