台大醫院完成開發AI系統 判讀骨髓抹片免「純手工」通過歐盟許可

2021-11-24
台大醫院歷時3年多與國內AI廠商合作,共同研發出骨髓抹片AI自動分類技術系統。截自台大醫院線上記者會畫面。
台大醫院歷時3年多與國內AI廠商合作,共同研發出骨髓抹片AI自動分類技術系統。截自台大醫院線上記者會畫面。

骨髓血液抹片檢查是診斷血液疾病最最重要的關鍵檢查;過去要判讀分類複雜的骨髓細胞型態,唯有靠醫檢師純手工判讀,耗時又費工;台大醫院歷時3年多與國內AI廠商合作,共同研發出骨髓抹片AI自動分類技術系統,可省下醫檢師逾半的判讀時間,此AI輔助系統已使用60萬個細胞訓練,可自動分類計數15類骨髓細胞,在實驗條件的準確率可達9成。目前已取得國內食藥署及歐盟CE的醫材許可證,是全球首款針對骨髓血液抹片判讀的AI醫材。

根據衛福部統計,台灣白血病與骨髓增生性腫瘤病患人數明顯逐年上升,以2016年至2018年患者數量為例,分別是2168、2355、2550;而其中因白血病而死亡的人數每年約1100人。台大醫院檢驗醫學部主任周文堅表示,醫師若懷疑患者有造血液統的問題,骨髓抹片檢查是一項最基本但最關鍵的檢查。

骨髓中含有包括嗜中性球、嗜紅性球、單核球、紅血球、血小板,以及淋巴系的B細胞、T細胞、自然殺手細胞等,種類多而複雜,這些細胞比例如果失衡,就可能發生如白血病、骨髓再生不良等血液疾病。過去要判讀這些細胞目前唯有仰賴醫檢師進行人工判讀,將至少500顆的細胞逐一分類,一張影像依難度不同,平均得耗時30分鐘,過程屬於純手工,細胞計數的區域及影像也無法存檔驗證,因此希望透過AI技術協助,希望減輕醫檢師負擔,並增加判斷準確度與可驗證性。

台大醫院與雲象科技合作歷時3年多,已成功研發出骨髓抹片AI自動分類技術系統並成為正式醫材,今舉辦線上記者會分享成果。周文堅表示,「骨髓抹片AI分類計數」系統。總共用了近60萬個細胞去訓練本AI系統,並以逾2.6萬個細胞測試,達成可自動分類計數15類骨髓細胞,從原本一張影像依難度不同平均耗時約20分鐘,縮短至5分鐘以內,在實驗條件的準確率可達9成。

雲象科技執行長葉肇元表示,2021年10月取得衛福部食藥署及歐盟CE的許可證,驗證此系統在未來運用方面的普遍性,是目前全球最先進的骨髓細胞計數與分類系統,將可推廣於全球的血液實驗室,目前也正向美國食品藥物管理局提出醫材許可申請,目前也正與日本5大學合作調整適用於判讀日本檢體,盼打入美、日市場。

台大醫院院長吳明賢表示,過去產學都有技術但難以結合,這項透過經驗交流落實在人工智慧、機器學習的智慧醫材是全球首款針對骨髓血液抹片判讀的AI醫材。

(黃仲丘/台北報導)

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