臺大研發AI判讀骨髓抹片 速度比人工快4到6倍

臺大研發AI判讀骨髓抹片 速度比人工快4到6倍

骨髓抹片AI分類計數系統可輔助醫檢師快速判讀並計算細胞數量。(臺大醫院提供)

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臺大醫院和雲象科技合作「骨髓抹片AI分類計數」系統,判讀一片僅需5分鐘,可大量省下人力及時間。(圖取自臺大醫院直播)

骨髓肩負着人體造血功能,數量過多會導致血癌,數量過少會引發再生不良性貧血。爲診斷這些疾病,過去需要由醫檢師或醫師人工判讀骨髓抹片,一顆顆計算各種細胞的數量,且十分仰賴個人經驗,判讀一片需要20到30分鐘;而現在臺大醫院與科技業者合作研發「骨髓抹片AI分類計數」系統,可在5分鐘之內完成判讀,速度比人工快了4到6倍!

根據衛福部統計,臺灣白血病與骨髓增生性腫瘤病患人數明顯逐年上升,每年約1100人因白血病死亡。臺大醫院是國內血液病診治的重鎮,從1983年起保存完整的骨髓抹片資料;2018年起與雲象科技攜手研發「骨髓抹片AI分類計數」,是全球最先進、可在短時間內辨別骨髓細胞的系統,已獲得國內食藥署和歐盟覈准,未來可投入商轉運用。

臺大醫院檢驗醫學部主任周文堅指出,骨髓細胞種類多達15種以上,過去對於血液疾病的診斷只能靠人工閱片,醫檢師在顯微鏡下用肉眼判讀,每片需計數500個細胞,一邊看一邊數,高度仰賴個人經驗和感覺;而經過訓練的AI系統可以直接取出影像,自動判讀並標註各類細胞數量,醫檢師只需查看大螢幕,確認標註狀況是否符合預期,可省下大量人力和時間。

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由於骨髓抹片經過影像取得後,細胞複雜且不平均,且經常擠在一起,形態上較難粒粒分明。爲訓練AI系統,臺大醫院共收集323位病人、542片抹片,由專家判讀近60萬顆細胞並告訴AI這是哪些細胞,一步步建立精準的模型。

進入測試階段後,AI系統又分析了4.6萬個細胞,並與3位專家的判讀共識進行比對,9成以上結果均吻合;接着進入臨牀驗證階段,共判讀31萬個細胞,以2位專家判讀的各類細胞比例平均爲標準,AI系統判讀結果吻合度高達8至9成。

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「AI系統不能取代醫護,但可以輔助決策。」臺大醫院院長吳明賢表示,醫療行爲不能有所疏忽,過去靠着極高紀律的醫護努力才做到;但人會受到各種因素影響,而機器不會疲倦,可以取代人類的自律,把寶貴的時間還給醫護,讓醫療安全品質更有保障。

雲象科技創辦人葉兆元說,該AI系統除了取得歐盟及臺灣食藥署認證,目前正和日本5間大學醫院展開合作,讓AI系統可以適應日本的資料集;未來也希望增加臨牀驗證資料後,送美國食品藥物管理局(FDA)審查。不過他提到,AI系統可能因爲各醫院流程落差而有準確度的差異,未來若投入廣泛使用,會持續觀察AI模型是否需要調整。