林口長庚攜手雲象、諾華 破解「骨髓增生性腫瘤」診斷

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王詩茜 報導
林口長庚攜手雲象、諾華 破解「骨髓增生性腫瘤」診斷
▲長庚醫院於今(22日)公布最新血液疾病AI應用系統,可望未來能大幅縮短「骨髓增生性腫瘤」診斷時間。(圖/NOW健康製作;圖片來源/ingimage)

【NOW健康 王詩茜/台北報導】你知道嗎?AI除了可以運用人臉辨識系統來標示出照片人物的姓名外,事實上,隨著AI技術精進,在認臉外,現在還能辨別極度複雜的癌細胞,成為精準醫療的最佳幫手。長庚醫院於16日公布最新血液疾病AI應用系統,大幅縮短「骨髓增生性腫瘤」診斷時間。


骨髓增生性腫瘤分4類 如何精準確診成難題


林口長庚血液科主治醫師郭明宗表示,骨髓增生性腫瘤是罕 見的血液癌症,可分為原發性血小板增多症(ET)、真性紅血球增多症(PV)、原發性骨髓纖維化(PMF),以及早期骨髓纖維化(pre PMF)及顯著骨髓纖維化(overt PMF)等4類,不同種類各有不同的預後及治療方式。


「治療難度相當高,如何精準確診,更是一大挑戰。」郭明 宗表示,一般癌症都有腫塊,但血液增生性疾病則沒有實體的腫瘤,大都是在看到血液報告異常數值後,發現不對勁,再透過「病理切片判讀」來確診。


而自2016年起,世界衛生組織將骨髓切片做為骨髓增生性腫瘤診斷的必要條件之一,然而,林口長庚解剖病理部副主任莊文郁表示 ,判讀之複雜度遠超乎一般人所能想像,需仔細評估各種造血細胞在顯微鏡下的數量及形態,特別是巨核細胞的形態特徵、數量及空間分布。


AI輔助+大數據資料 提高判定血液疾病的精準度


因為難度極高,稍有誤判,就可能影響患者預後狀況,為此,長庚與諾華、雲象科技攜手合作,長庚提供38多萬片數位病理化玻片作為大數據資料,雲象科技提供AI輔助判讀與病理診斷技術。


雲象科技創辦人暨執行長葉肇元醫師表示,自2018年起,該公司陸續與台大、林口長庚、奇美等醫學中心,分別進行骨髓抹片細胞型態辨識、淋巴瘤型態診斷及預後分析等血液疾病AI的應用,已有不錯成績。


郭明宗說明,骨髓是人體的造血器官,如罹患骨髓增生性腫瘤,一定比率會轉為急性骨髓性白血病,如未及時治療,死亡率不低。AI技術運用於血液病理診斷,協助醫師在短時間內精準判讀病理切片,讓病患得以及早發現、及早治療。


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