台大研發「骨髓抹片AI判讀」系統 獲衛福部及歐盟認可

判讀骨髓抹片將更省時省力。台大醫院與雲象科技合作,歷時3年多研發「骨髓抹片AI自動分類計數系統」,涵括超過70萬個細胞標註資料集,今年獲得衛福部食藥署與歐盟CE核准,取得智慧醫材許可證,成為「全球首款」同時獲兩地認證的血液判讀AI醫材,將成醫檢師、醫師進行相關疾病診斷的最佳助手。

據統計,台灣每年因白血病死亡人數約1100人,白血病患者抽血檢查異常時,必須藉由骨髓穿刺進行確診,因此骨髓抹片判讀是血液疾病重要基礎。然而一張張骨髓抹片,需仰賴醫檢師以人工方式,在顯微鏡下計數500個血球分類,費時費力才能精準判讀。

有鑑於此,台大3年前與雲象科技合作,研發「骨髓抹片AI分類計數」系統,運用台大醫院38年來診斷及收藏的骨髓抹片檢體庫,使用近60萬個細胞訓練AI判讀,並以2萬6千個細胞測試,讓AI達到可自動分類計數15類骨髓細胞,準確率高達九成,與人工判讀結果相近。

台大醫院檢驗醫學部主任周文堅表示,過去人工判讀1張影像平均耗費20至30分鐘,透過AI縮短到5分鐘以內,協助醫師與醫檢師縮短判讀時間,減輕醫療人員負擔,而且提供量化、客觀,可反覆驗證的數據,有助經驗傳承,突破血液疾病臨床診斷與教學研究的瓶頸。

過去曾有研究者嘗試運用AI在骨髓細胞分類計數,但仍有不足之處,包括細胞標註數量不足、僅能辨識骨髓中的少數幾類細胞、只限於應用在某些特定疾病、或是缺乏多中心臨床驗證,因此距離臨床上實用仍有距離。

台大「骨髓抹片AI分類計數」屬國際性創新AI應用,並進行多國、多中心的臨床驗證。254位病人的骨髓抹片分別來自台大醫院總院、台大雲林分院、台北國泰醫院、與美國BioReference Laboratories,一張玻片由兩位醫師及AI標註相互驗證,涵蓋14種骨髓疾病類別,且包括治癒前後的不同臨床病程,跨兩種染色,而此模型的研發資料集,是由台大醫院血液專科醫師及資深醫檢師,進行了超過70萬個細胞標註所組成。

「人會疲倦但機器不會,訓練後透過智能輔助,把寶貴時間還給醫護。」雲象科技創辦人暨執行長葉肇元醫師表示,AI判讀骨髓抹片技術,準確率達九成,目前第一階段仍定位「輔助」,AI判讀結果再由醫師綜合評估,下一階段將研發全自動掃描。他提到,國內外醫療臨床人力短缺,很多醫院都是醫師自己看抹片,耗費過長時間,研發此系統希望透過台大訓練出具水準的AI系統,讓各醫院判讀骨髓抹片時有良好品質。

該系統今年10月取得衛福部食藥署及歐盟CE的許可證,是目前全球最先進的骨髓細胞計數與分類系統,目前正申請美國FDA許可、推廣至日本市場等,盼從台灣出發,奠定先進AI技術應用及骨髓細胞型態無人種差異特色,推廣到海外市場。

葉肇元表示,有些AI系統部署到真實世界使用後,會因為不同醫院擷取流程有落差而影響判讀,這是不可避免的現象,若上市於各大醫院使用,也將謹慎評估模型是否需改進及調整。

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