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進入台大醫院結合AI新應用 加速血液疾病診斷
台大醫院與科技公司合作發展出全台第一個骨髓抹片AI自動分類計數系統。（記者林惠琴攝）
〔記者林惠琴／台北報導〕確診白血病等血液疾病前，往往需要藉由骨髓穿刺，抽出骨髓液做成抹片，經染色再觀察骨髓細胞型態並分類計數，是診斷病別最基本、最重要的步驟，傳統以人工作業費時費工，但台大醫院與科技公司合作發展出全台第一個骨髓抹片人工智慧（AI）自動分類計數系統，準確率已近9成，並有助於縮短時間與減少偏差，提高醫療效率。
台大醫院檢驗醫學部主任周文堅表示，正常血液的生成與分化會從幹細胞進展到造血前驅細胞，再分成髓系與淋巴系，前者包含紅血球、血小板等，後者則有B細胞、T細胞、殺手細胞等，涉及攜帶氧氣、凝血、免疫的功能，相關細胞的數量、比例須有一定標準，否則可能發生血癌、再生不良貧血或其他血液疾病。
周文堅指出，民眾抽血發現異常時，通常要進一步透過骨髓穿刺，再由醫檢師經顯微鏡觀察骨髓抹片，分類細胞型態並計數，最後醫師依照相關資料進行疾病診斷。
周文堅解釋，一般來說，醫檢師至少要計算500顆細胞，算越多，醫師診斷疾病也會越準確，但每張影像依照難度不同平均耗時30分鐘，萬一抹片差異較大，甚至要選擇兩片玻片，就得耗費雙倍的時間，且較為主觀、需要仰賴經驗，可能出現偏差，就會影響疾病診斷。
不過，台大醫院與雲象科技合作發展出全台第一骨髓抹片AI自動分類計數系統，周文堅指出，由於細胞分類與計數涉及經驗累積，適合AI訓練，且AI可以算多一點細胞，增加診斷疾病準確率，並較人工作業至少節省一半的時間，呈現的數據也相對較客觀。
周文堅說明，台大醫院每年約處理2500件骨髓抹片，估計未來此系統可用於血液疾病相關的診斷，包含白血病、再生不良性貧血，或是腫瘤侵犯股髓等情況。
雲象科技執行長葉肇元指出，目前此系統準確率近9成，將進行臨床試驗流程，再送至衛福部食藥署審查，保守估計至少需要半年至一年，待順利通過後，即可進一步於臨床上應用。
