雲象、林口長庚聯手,挑戰用AI抓出「最難診斷」血液癌症 吳元熙 2021.09.17「骨髓增生性腫瘤」是一種血液癌症,會讓骨髓產生過量的白血球、紅血球、血小板,導致血球數異常。因為症狀沒有特異性,被稱為是最難診斷的血液癌症。人工智慧(AI)應用逐漸成熟,已經能在觀察視網膜病變、腫瘤圈選等面向協助醫師診斷。而這一次,AI要挑戰難度升級的血液癌症。林口長庚紀念醫院、雲象科技、台灣諾華三方昨(16)日共同宣布,將在林口長庚打造「血液病理AI輔助判讀應用」,透過客觀量化的數據,輔助病理醫師做出「骨髓增生性腫瘤」(myeloproliferative neoplasm,簡稱MPN)診斷。雲象科技希望與林口長庚建立AI診斷標準,結合分子及基因檢測、提升血液疾病診斷品質。MPN是一種血液癌症,會讓骨髓產生過量的白血球、紅血球、血小板,導致血球數異常。世界衛生組織將MPN分成4類:1. 真性紅血球增生 2.原發性血小板增生 3.骨髓纖維化 4.顯著骨髓纖維化普遍來說,MPN常見會有疲勞、夜間盜汗、搔癢、注意力不集中或呼吸困難等症狀。嚴重時,如骨髓因為纖維化而無法正常運作,就會轉由脾臟等器官接手造血,而脾臟會因此變得腫大、壓迫到周遭器官。MPN甚至有機會演變成急性白血病,導致死亡。正因為MPN症狀「缺乏特異性」(指症狀在許多疾病都會發生),因此實務上不易診斷。林口長庚紀念醫院血液科醫師郭明宗表示,MPN因為沒有可觸及的腫塊,或是因疾病引起的其他症狀,像是出血、中風等,因此要需仰賴骨髓切片做出正確判斷。林口長庚紀念醫院解剖病理部莊文郁副主任解釋,醫院會先替患者做骨隨穿刺取得身體組織切片,接著由病理醫師在顯微鏡下透過玻片檢查,評估各種造血細胞的數量及形態,特別是巨核細胞的形態特徵、數量及空間分布。「通常判讀一個案例需要約半小時,而時間還不是最大問題。真正難度在於MPN的病例少,加上還有基因突變帶來的差異,資淺醫師不容易做出正確判斷。」莊文郁說。「AI應用不能少了玻片數位化。」林口長庚紀念醫院解剖病理部主任陳澤卿說,林口長庚每月有近萬個案例、高達上萬筆的病理玻片資料,而為了更有效率地完成判讀,因此致力於病理玻片數位化,目前累積超過38萬片,可跨5個院區透過雲象的數位病理系統管理玻片。雲象科技創辦人暨執行長葉肇元醫師指出,血液疾病病患數不如其他器官癌症,因此第一時間不會有太多AI應用。不過,雲象自2018年起,陸續與台大醫院、林口長庚醫院、奇美醫院,分別進行骨髓抹片細胞型態辨識、淋巴瘤型態診斷及預後分析等血液疾病AI應用,加上目前已成功標注96例患者資料,並且累積優化資料,看好AI能有效提升血液癌症的判讀精準度。責任編輯:蕭閔云
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