雲象科技「骨髓抹片AI分類計數」 獲TFDA、CE認證

撰文記者 吳培安
日期2021-11-24
今(24)日雲象科技、臺大醫院共同舉辦線上記者會,發表「骨髓抹片AI分類計數」成果。(圖/臺大醫院提供)

今(24)日,雲象科技攜臺大醫院舉辦線上記者會,並於會中宣布由雲象開發的全球唯一「骨髓抹片AI分類計數」經過臨床驗證,已取得衛福部食藥署(TFDA)醫材許可證及歐盟CE核准。

骨髓抹片的判讀在傳統中僅能由經過長久時間訓練的醫檢師、醫師憑著肉眼人工閱片,但單片骨髓抹片就需計數500顆血球分類,不僅耗時,且細胞計數區域及影像無法存檔紀錄,因此成為血液疾病臨床診斷與教學研究的痛點。

臺大醫院吳明賢院長於致詞表示,此次的成果可說是臺灣智慧醫材、商轉創新的典範。吳明賢表示,臺大醫院收治了全臺近三分之一的白血病病患,不僅從1983年開始就妥善保存了數萬片骨髓抹片,且在骨髓抹片判讀的人力素質及數量上在國內外均具優勢,成為開發骨髓抹片AI判讀的基礎。

臺大醫院檢驗醫學部周文堅主任指出,血液疾病判讀的關鍵指標在於血球的數量及不同種類的比例,但細胞分布複雜、不平均且種類繁多。在臨床驗證階段中,他們利用254位病人的抹片、標註了超過31萬顆細胞,並以兩位專家判讀的各類細胞比例之平均為標準。

分析結果展現,此AI應用能提升診斷的一致性、準確率、客觀性等優勢,且協助醫師進行15種分類,從一片骨髓抹片平均耗時30分鐘,縮短至約5分鐘。

雲象科技創辦人暨執行長葉肇元醫師也表示,他們從2018年、臺灣醫療影像AI發展還很早期的階段,就選定高難度且無前例的骨髓抹片判讀為題。有賴於臺大醫院的信賴合作,雙方合作建立了世界最大的骨髓抹片影像標註資料集,足以訓練出高準確度的模型。

葉肇元也補充,目前此AI系統的臨床資料集關連係數0.9以上,表現相當良好。目前除了臺灣和歐洲,未來預計在美國進行臨床驗證,也已與日本五所大學醫院展開研究合作,開拓海外市場。

根據 American Cancer Society統計,白血病的發生率長期上升,與衛福部的台灣統計趨勢一致。WHO研究顯示,亞洲白血病患者的死亡人數占全球54%。

(報導 / 吳培安)