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公司新聞

雲象科技AI輔助 開創醫療診斷新未來

經濟日報 楊聰橋

當今醫療科技發展迅速，人工智慧（AI）在醫療領域的應用，已成為一個不可忽視的趨勢。

雲象科技深耕醫療影像AI領域多年，將在11月30日登場的台灣醫療科技展，展出革命性的大腸鏡AI即時瘜肉偵測系統。這項產品結合中研院開發的尖端AI影像偵測技術，以及台大與國泰醫院的精湛醫術，是在AI浪潮最前沿的智慧醫療解決方案，歡迎至1館4樓精準醫療展區M106攤位參觀。

該公司大腸瘜肉AI偵測系統，作為醫師在大腸鏡診察中的第二雙眼睛，能即時偵測大腸中的瘜肉，提高腺瘤偵測率，降低罹患大腸癌的風險。這項產品已取得台灣醫療器材許可證，並被多家醫院和健檢中心採用。這項成就不僅彰顯該公司在醫療AI領域的專業能力，也體現其對提升醫療品質的承諾。

除展出大腸鏡AI輔助瘜肉偵測，並將展示其在數位病理和骨髓抹片分析等領域的AI輔助診斷解決方案，這些技術在臨床醫療及教學研究等應用中均展現卓越成效。這些解決方案的展示，顯示該公司在多個醫療領域的深厚技術，更凸顯其推動醫療行業進步的積極作為。

此外，為提升民眾對AI應用在醫療診斷中的認識和信賴，該公司特別安排兩場由資深腸胃內科醫師主講的大腸鏡講座，分別介紹人工智慧在大腸癌篩檢中的應用，以及如何透過AI技術提升大腸鏡檢查的品質，讓民眾透過專業醫師的介紹了解最新的醫療科技。

該公司與台大、長庚、國泰及美國匹茲堡大學醫學中心、日本東北大學附屬病院、德國圖賓根大學醫院等知名醫療中心合作，透過跨領域技術整合，將精湛的醫療診斷技術和尖端的AI演算法結合，協助醫師醫療診斷技術更精準，造福病患，展現台灣智慧醫療產品在國際市場發展的高度潛力。雲象科技股份有限公司網址：https://www.aetherai.com/。

雲象科技 AI多元應用遍地開花

文 陳逸格 2021.11.03

醫療數位轉型  2021秋季落地實績發表

亞洲醫療影像AI領導廠商雲象科技aetherAI，在病理數位化、AI篩檢、AI輔助診斷等醫療影像AI解決方案均有重大突破，將於11、12月多項展會、醫學會分享AI應用落地實績，藉導入經驗，在教學研究、臨床驗證等多元醫療場域，對於有意深化智慧醫療應用，或苦於聚焦、難以評估臨床價值者，分享實績及成果，期許與醫界一同邁向精準醫療。

新冠疫情加速各產業數位轉型，醫療數位化則以病理科的轉變最為明顯。研究疾病所發生的生成變化，以及對患者產生各種影響的病理學，發展近150年，數位化崎嶇顛簸。所幸近年來有賴人工智慧、深度學習的技術導入，特別在病灶辨識、定量、計數等應用，凸顯了病理價值及潛力，使數位病理影像結合AI技術一躍成為醫療創新先鋒。

數位病理深化AI應用，提供彈性建置方案

雲象科技在台灣數位病理人工智慧系統市佔第一，累積許多經驗，包括導入長庚醫院體系完成「台灣最大病理數位化建置」、協助台灣大學附設醫院建置「病理、檢驗之雙科室」數位化等，皆可謂業界代表案例。長庚醫院體系是台灣最大的私立醫學中心，每年平均接收 820 萬病人、逾16萬人次急診病患；長庚體系病理數位化專案涵蓋五間醫院，包括兩間醫學中心，每日玻片量達3,800片，服務56位病理科醫師及其工作站。而台大醫院「雙科室數位化」則應用於教學及臨床工作流程，為近50位病理科醫師、血液科醫師及醫檢師服務。

雲象科技執行長葉肇元醫師表示，醫療院所需要因規模不同，需要可分階段逐步完成的彈性化建置方案。而「數位病理系統aetherSlide」展現AI輔助深度，以及與工作流程深度整合的優勢，滿足教學、研究、臨床場域應用，包括建立院外轉入及線上閱片機制，得以打破地域藩籬，病理玻片討論不再受空間限制，有助強化院內外專家之間連結，這是國內外受疫情推動下，需求迴響最明顯的一環。

醫療影像AI輔助癌症偵測及細胞定量計數

雲象科技針對血液疾病、胃癌、大腸癌、乳癌、及肺癌，推出多項最新AI篩檢、及AI輔助診斷方案。與臨床流程深度整合，透過高準確度的自動輔助，降低醫師判讀時間，減輕工作負擔，提升診斷的客觀性與一致性，期望運用人工智慧，實現精準醫療。

雲象科技將於近期展會，分別發表多項最新AI醫療應用，及導入案例，包含：一、病理數位化實績 全台市佔率第一；數位病理人工智慧系統 aetherSlide 。二、AI篩檢：包括大腸鏡即時AI瘜肉偵測 aetherAI Endo與低劑量電腦斷層肺結節AI偵測 aetherAI LDCT – 全新首度發表。三、AI輔助診斷：包括1骨髓抹片AI自動分類計數 aetherAI HemaAuto ；2免疫染色AI定量分析 aetherAI IHC – ER、PR、Ki-67、PD-L1；3胃癌及大腸直腸癌淋巴結轉移AI偵測 aetherAI LN。

雲象科技打造骨髓抹片細胞AI
雲象科技12月3日參展醫療科技展，在本展會精準檢測主題館展出 世界第一且唯一的骨髓抹片細胞AI，這次亮點是雲象科技聯手臺大醫 院血液科團隊，針對血液腫瘤疾病，建立了全球最大－超過六十萬顆 細胞的骨髓抹片黃金標註資料集，歷時三年打造的骨髓抹片細胞AI。 人工智慧不僅能自動分類計數15類別骨髓細胞，雲象科技更進一步整 合智慧自動取像的工作流程，從選取最佳視野、切換倍率、滴油、骨 髓細胞對焦、取像，接著分類、計數並產出摘要報告，實現骨髓抹片 人機協作的自動化流程。
　　雲象科技執行長葉肇元醫師指出，骨髓血球細胞分類，是血液疾病 診斷的重要基礎。臺大醫院採取高標準，針對每片骨髓抹片完成人工 500顆細胞的分類計數，此項工作需要由訓練多年的醫檢師或醫師才 能執行。傳統在顯微鏡下一顆一顆的手動計數，相當耗時且缺乏一致 性，知識傳承也非常困難。
　　雲象科技三年前即決定與臺大醫院檢驗醫學部周文堅主任合作，一 同挑戰此高難度的題目，期望運用AI真正解決臨床的痛點 。如今將 豐碩的成果首次於醫療科技展實體發表，成為全球唯一的骨髓抹片自 動化人工智慧產品，準確率高達9成4。
　　除了針對影像內的細胞進行辨識，醫檢師也需要要手動操作顯微鏡 在高低倍率切換，搜尋適合計算細胞的視野。HemaAuto的自動化升級 ，則是透過演算法進行視野搜尋，並且預判視野內的合格細胞數量。 以最佳路徑規劃來自動控制顯微鏡移動及照相，完成從低倍視野到高 倍視野並取像的操作。
雲象科技 攻數位病理 AI看診 揪出癌細胞
日劇「天才病理醫」中男主角總是很霸氣的說，病理科要做出100%的診斷。病理科雖然是內科診斷或外科手術前最重要的基礎，但其實在醫院是相對冷門的單位，數位化的腳步也不若其他熱門科別。雲象的數位病理系統，不僅協助病理科醫生能快、狠、準做到100%的診斷，加上人工智慧（AI），更可以幫助醫生更快速分類計數以及辨識腫瘤細胞。
雲象創辦人兼執行長葉肇元從台大醫學系畢業後，前往美國攻讀病理學博士，期間接觸到顯微技術，加上自己的研究題目難度相當高，找不到合適的程式，葉肇元乾脆自學程式設計。意外發現自己喜歡寫程式，當他在實驗室協助別人用程式解決顯微鏡問題時，也看見數位玻片的潛力。
2015年，葉肇元還在美國時，即由父母出資，在台灣登記成立雲象科技，創業夥伴除了父親葉一忠（目前擔任營運長），還有擅長網路程式設計的康家彬（目前為技術長）。
不過若是用昂貴的軟硬體，只是換來看玻片時，從顯微鏡換到電腦螢幕，對醫院與醫生來說意義不大，因此雲象除了開發數位病理影像系統，也投入AI輔助診斷系統的開發。
透過合作醫院提供的玻片影像以醫師的標註，進行深度神經網路AI模型的訓練，除了協助病理科醫生快速辨識腫瘤細胞，也希望結合病患的病理組織及臨床生化檢查數據，進行治療效果及預後的綜合研判，例如在進行癌症治療時，對於病患的長期存活率做出預測。
葉肇元表示，數位病理AI的價值，一是可將定量的工作交給AI，也就是幫助病理科醫生降低繁重的看片與標記負擔；再者，有許多困難的疾病需要使用先進治療，但並非所有的病患在治療後都有反應。例如進行免疫療法前，可以將病患的病理組織或生化臨床資料等，將所有資訊進行綜合研判，判斷是否會有反應，以免病患花了錢卻對治療沒有反應，這是目前藥廠相當關注的，也是數位病理AI最有潛力的市場。
目前各大醫院都在進行數位轉型，主要是在臨床上包括智慧手術室、智慧病房等進行數位化。去年已有台北榮民總醫院及長庚購買玻片掃描器，自己建立數位病理系統，預料接下來各大醫院也會投入。
綜合研判
找對療法
雲象除協助長庚建立數位病理系統，也與林口長庚合作，將鼻咽癌的鼻黏膜檢體，標記了300片玻片，把癌症細胞標記出來教AI判定，目前準確率約98%。
葉肇元指出，如果癌症病灶很大，病理醫生一看就知道答案，就不用AI幫忙；但如果病灶很小，很容易被忽略，或是要花很多時間才能找到的病灶，此時AI的幫助就很大，可以省卻許多時間，也能做更精準的研判。
雲象是個新創公司，資源有限，不會找國際上競爭激烈的乳癌、肺癌等項目，而是挑些標記比較困難、或資料收集有難度的病症。如骨隨抹片對各大醫院來說都很困難，或是東南亞很多但美國較少的鼻咽癌，這些項目對雲象來說較具優勢，讓雲象能將資源花在刀口上。
綜觀數位病理目前在各國的發展都還不算普遍，因此市場還沒有太「紅海」，為了與其他競爭者競爭，希望資源可以更充足、團隊要夠大，除了利基市場，雲象也嘗試一些「流行」的項目，也就是免疫組織化學定量。
結合藥物
拚含金量
以癌細胞來說，有不同組成細胞，可以透過染色區分哪些容易成為治療標的，若達到一定的量就比較適合做免疫治療，如果染色下去都找不到，就可以判定應是無效的治療，例如免疫檢查點抑制劑PD-1治療法前，會先做PD-L1染色標註。
葉肇元深知，數位病理不能只協助診斷，而是從診斷到治療，也就是與藥物結合，才是數位病理的含金量所在，因此將與生技製藥產業的AI化進行結合。AI須進入垂直產業應用，同時要整合到工作流程，才能帶來效益，也就是AI從模型訓練、模型優化到驗證確校，一定要「落地為王」。

雲象AI模型 數位病理領頭羊
科技與醫療是臺灣的二大優勢產業，透過彼此的激盪交融，智慧醫療的相關應用已遍地開花，但在數位病理領域仍是一片藍海。組織病理切片數位化後，其影像解析度非常高，單一張數位玻片的解析度高達數十億甚至百億畫素，檔案最大可超過10 GB，不僅資料儲存是一大挑戰，訓練AI模型更是曠日費時。
臺灣十大最酷科技新創公司之一的雲象科技與國家實驗研究院高速網路與計算中心（國研院國網中心）合作，以具醫療影像優化架構的臺灣AI雲（Taiwan Computing Cloud, TWCC）為後盾，實現運用統一記憶體及算圖優化的技術，挑戰直接以全玻片數位病理影像發展AI模型，每個專案可節省專業醫師半年的標註時間，為數位病理AI技術帶來巨大的革新，讓臺灣醫療走在世界的領先群。
雲象科技的核心業務是打造可辨識特定癌症細胞的深度神經網路模型，以輔助醫師更快速有效的在病理切片中辨識出癌症細胞。醫師針對癌症區域進行細節標註後，因影像過大，目前作法是將全玻片影像預先切割為數萬個小區塊，才能進一步訓練AI模型。傳統方法效果雖然優異，然而必須對每個區塊都有預先標註，才能訓練深度神經網路模型。
雲象科技於2019年運用統一記憶體及算圖優化技術，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並把影像切割成多個小區塊的方法，來節省專業病理科醫師數月到半年不等的標註時間。而此構想唯有在「臺灣AI雲」得以實現。