致力推動AI數位病理診斷、成立五週年的雲象科技，今 (7日)舉辦「醫療影像及數位病理人工智慧應用研討會」，台灣大學張上淳副校長、交通大學林奇宏副校長、臺北醫學大學許明暉數據以及雲象科技葉肇元執行長進行專家座談，並倡議：加速醫療數據集中化的技術發展、跨領域教育應更重視市塲法規人才，以及政府應擁抱數據開放儘早有條件鬆綁法規，才是讓台灣AI數位醫療真正落地的解方。

葉肇元表示，目前美國FDA已經核可通過數十項AI數位影像診斷產品，有產品甚至已經賣進台灣大醫院進行臨床使用。鄰近的日本成立「次世代醫療基盤法」新法，建立了國家級的醫療影像數據庫，積極推動AI醫療發展。Olymus品牌大廠也利用此一資料庫，利用300萬張影像開發了一個內視鏡AI診斷應用。而雲象也和國泰醫院合作，完成30萬張影像數據資料建置，台灣在AI數位醫療影像急需要國家協助加速追趕。

葉肇元認為，台灣有整合軟、硬體技術的優勢，如雲象科技與國家實驗研究院高速網路與計算中心（國網中心）合作，以具醫療影像優化架構的臺灣AI雲（Taiwan Computing Cloud, TWCC）為後盾，於2019年成功挑戰用完整的全玻片影像來訓練深度神經網路，取代目前仰賴醫師專業人力標註把影像切割成多個小區塊的方法，大為縮短病理科醫師需要數月到半年不等的標註時間。

不過，他也指出，推動AI最根本的是在數據的集中與整合，沒有一致性的醫療資訊或統一的格式，即使用最強的演算法進行都無法產生有用的工具。因此，很需要各大醫院數據進行整合，以進行數據集中化管理。

葉肇元表示，...