云象AI医疗影像判读 助医师诊断肿瘤切片

数码病理及医疗影像AI厂云象科技所研发的医疗影像AI应用，协助医师对淋巴瘤可有更细致且精确的诊断方法，该项研究成果已获刊登於国际知名医疗期刊Cancers，肯定技术应用的突破。

T细胞淋巴瘤是少见的疾病，最重要的第一步是正确的病理诊断，精确诊断则仰赖病理科医师对於肿瘤组织切片的形态分析。

T细胞淋巴瘤有两类在形态上难以区分的疾病：1、单形性上皮肠T细胞淋巴瘤(MEITL)；2、肠道T细胞淋巴瘤(ITCL-NOS)。病理诊断是透过细胞核大小变异度、形态分布、以及免疫表现型来区分这两类疾病，对经验尚在累积的一般病理科医师挑战甚钜，而且形态介於两个极端之间的案例也难以确切诊断。

奇美医院医学中心病理部部长兼解剖病理科主任庄世松与云象科技合作，运用数千颗细胞核的标注数据，训练出的AI模型能对淋巴瘤的细胞核精确地侦测，描绘轮廓，并且进一步计算出每个细胞核面积大小，长短轴比例等可量化的形态信息，依此进一步训练机器学习演算法，对两种类型MEITL、ITCL-NOS进行分类，预测水准可高达AUC 0.966(完美演算法的AUC为1)。

透过如此AI辅助诊断工具，可以让医师不再需要对T细胞淋巴瘤的形态进行粗糙的二元分类，而可以用量化的形态分析数据，对於淋巴瘤细胞作精确的统计描述。

云象科技CEO叶肇元医师表示，相信以此AI量化分析，可以让淋巴瘤有更细致、精准的诊断方法，医师因此可以施以更精确的治疗。云象持续精进科学研究，这次共同发表是计算病理学(computational pathology)能力的初步展现，更多的发挥空间指日可待。

责任编辑：孙梓翔