在醫療影像AI產業中，有愈來愈多新創公司投入，而近期最受矚目的，肯定是在去年國際醫療影像年會MICCAI中，以數位病理AI擊敗史丹佛大學團隊的雲象科技，希望運用人工智慧實現精準醫療，同時減輕醫師繁瑣的工作。

提供數位病理解決方案 滿足人工智慧應用需求

雲象科技由葉肇元醫師領軍，雖然成軍才短短幾年，但團隊成員囊括醫療與科技，同時具備高度跨領域整合能力，擅長醫學研究、資料科學、軟體開發、系統工程、醫學知識與資訊科技，致力於提供病理數位轉型與人工智慧輔助診斷之解決方案。看準數位病理在全玻片影像技術發展下，已逐漸成為醫療影像數位化的里程碑，雲象科技提出數位病理系統（aetherSlide）解決方案，除了研發數位玻片管理與閱片系統，同時也整合影像標註、深度神經網路推論與訓練功能，希望能滿足人工智慧模組應用與開發需求。

▲雲象科技雖然成軍才短短幾年，近期在醫療影像AI產業受到矚目，日前共同創辦人暨執行長- 葉肇元 醫師更獲得台灣百大MVP經理人。（照片來源：雲象科技aetherAI臉書專頁）

數位病理系統最大特色，為提供自訂數位玻片狀態列，可依照優先、緊急…等案件排序，不僅一目瞭然且輕鬆達成時間管理。同時介面設計也很直覺，提供熱鍵組合、一鍵玻片彙整，以及比例尺、放大鏡、無段式旋轉…等實用工具，這些都能提高諮詢或討論效率。而在人工智慧服務方面，提供癌症辨識與定量、免疫染色定量、血球分類計數…等多元應用，透過人工智慧與醫師協作，減低重複性工作的負擔。另外也支援豐富的訓練標註功能，提供多種圈選方式、多類別標註與自由手繪，標註結果可無縫接軌深度學習訓練使用，並以結構化格式輸出，於日常流程中產出人工智慧訓練用資料。

▲雲象科技去年開發AI醫療影像開發平台（aetherAI），該套系統最大特點為診斷自動化，能提供端到端數位病理人工智慧開發流程。（照片來源：雲象科技aetherAI臉書專頁）

值得一提的是，數位病理系統支援強大的管理功能，特別能依醫院科室工作分派流程進行整合，甚至能與醫院既有資訊系統整合，節省人力分派資源，透過數位化操作提高行政效率。在檔案格式部份，也配合多廠牌玻片掃瞄機類型，支援svs、ndpi、scn、mrxs、bif、tif…等全玻片影像格式；另外為了降低醫療院所長期儲存空間的負擔，雲象科技採用的基礎架構支援強大的擴充性，能依據使用者需求，提供水平或垂直擴充，同時支援本地端與資料中心，作為長期儲存的擴充方案。

▲雲象科技的數位病理系統擁有強大的管理功能，在檔案格式部份，也支援多廠牌玻片掃瞄機類型，數位化操作能提高工作效率。

aetherAI數位病理人工智慧應用 減輕醫師負擔提高生產力與一致性

在日前AI HUB大會中，雲象科技展示去年推出的AI醫療影像開發平台（aetherAI），該套系統最大特點為診斷自動化，讓醫院各科能將各式DICOM檔與醫療知識匯入，具備人工智慧模型的高擴充性，提供端到端數位病理人工智慧開發流程，目前提供的數位病理人工智慧模組，包括骨髓抹片自動分類計數、鼻咽癌辨識應用以及腎絲球偵測應用…等近10種不同類型資料集。那麼，對於醫生哪些實質幫助？簡單來講，只要事先用AI掃過，就能確認是否有癌症，不用像過去要在骨髓檢體裡數半天，如此也能大幅縮短醫師重複性的工作，更有效率完成複雜度高的診斷。目前aetherAI已能達到與病理科醫師同樣肉眼辨識的水準，以鼻咽癌為例，辨識率高達97%。

▲雲象科技AI醫療影像開發平台（aetherAI）能大幅縮短醫師重複性工作，更有效率完成複雜度高的診斷。

雲象科技現階段合作伙伴與客戶以大型醫學中心為主，國外則以美國匹茲堡大學醫學中心為首，國內部份包括台大醫院、台北榮民總醫院、長庚醫院、國泰綜合醫院、三軍總醫院、中山附醫、北醫附醫…等大型醫療機構，希望運用人工智慧實現精準醫療，讓深度學習落實臨床，減輕醫師負擔，提升醫療品質的一致性。

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