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Sunday, January 5, 2020

臺大+雲象科技 開發 “骨髓抹片AI分類”

AI骨髓抹片分類計數 省力且更精準 優活健康網 2019/12/27(優活健康網新聞部/綜合報導)當白血病病患抽血檢查發現異常時,會藉由骨髓穿刺檢查進行確診。將抽出的骨髓液做成抹片,經染色後,觀察骨髓細胞型態並進行分類計數,為診斷血液疾病的首要關鍵任務。計數的工作由檢驗醫學部的醫事檢驗師負責,在顯微鏡下人工進行500顆細胞分類計數,是一項需要經驗與費時費工的工作,一張影像依難度不同平均耗時30分鐘,若抹片差異較大甚至會選擇兩片玻片分別進行計數,耗費雙倍時間。在人工分類計數的限制下,流程屬於全手工,細胞計數的區域及影像無法存檔記錄或再次確認,人工計數的成果也較難被驗證;藉由「骨髓抹片AI自動分類計數系統」,除節省人工計算的時間外,人工智慧不會累,甚至可以增加細胞計數的量,提供更客觀且量化的數據以利醫師進行精準的診斷。臺大醫院檢驗醫學部血液檢驗團隊與亞洲醫療影像AI領導廠商雲象科技合作,已建立超過30萬顆骨髓細胞、共計10類主分類及40類次分類的資料集。共同研發出骨髓抹片AI自動分類計數系統,經醫檢師在AI顯微鏡取像後,即可得到量化的自動分類計數結果,節省人工計算的時間。

AI自動分類計數系統 助人類省下一半時間 臺大醫院檢醫部血液檢驗團隊與雲象科技合作,透過AI完成自動計數及分類骨髓血液細胞,可縮短計數時間、提高判讀一致性,使用者僅需要透過顯微鏡圈選區域,AI即可提供細胞自動分類計數的摘要成果。目前傳統流程由醫檢師進行500顆分類計數,平均耗時30分鐘,若使用骨髓抹片AI自動分類計數系統,預估至少節省50%手動計算時間,未來加上AI自動選取區域進行影像辨識,更可進一步提升作業效率及品質。藉由AI與醫檢師協作,使顯微鏡智慧化的過程,讓AI真正落地於醫療場域,達到降低醫療人員作業負擔及提升醫療診斷品質的成果。雲象科技共同創辦人暨執行長葉肇元醫師表示,將AI引進醫療照護流程,醫療工作型態和內容會逐漸開始產生改變。新科技會讓診斷流程更有效率,而醫界可藉此機會,在AI的協助下,讓醫檢師能在更尖端的領域發展專業,追求更高的醫療品質、造福病患。資料來源:uho優活健康網

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