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  • 病理科如何運用AI科技? 成功訓練AI揪病兆促數位轉型

    NOW健康     2022/05/24 11:07

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    【NOW健康 陳郁茹/台北報導】現代智慧醫療正積極發展中,但其實醫院要進行數位轉型的過程是很艱辛的,醫師治療病患的方式需要經過很多的臨床驗證,對於1個新開發的科技,其實多數醫師是不敢使用的,因此院內還是有些科別是秉持傳統的方式做事情,雲象科技共同創辦人暨執行長葉肇元指出,以病理科為例,使用顯微鏡判斷腫瘤是惡性還良性已長達150年歷史,許多科別都漸漸轉型,但AI運用在病理科因無法達到輔助效果,數位轉型上有很大的波折。

    醫師用顯微鏡找病兆如大海撈針 容易發生漏看、誤差情況

    病理科是一般民眾在醫院內不會接觸到的科別!葉肇元在「數位健康產業發展關鍵趨勢論壇」上描述,病理科醫師的任務是透過顯微鏡觀察病人的腫瘤,並做出診斷,判定腫瘤是惡性還是良性,提供給各科醫師答案。

    近代病理基礎是在19世紀,由細胞病理學之父、1名德國醫師魯道夫·菲爾紹建立。為了方便醫師觀察,病理科會將組織脫水放進石蠟內,這項「石蠟包含切片」技術在1869年研發。而為了可以清楚看見組織結構,組織需要進行染色,並放在顯微鏡下觀察。葉肇元透露,自己看到這些年份也很驚訝,病理科醫師的手法到目前為止都沒有變過,150年來都是用非常相近的手法進行診斷。


    ▲病理科醫師利用顯微鏡找病兆,葉肇元坦言,根本是大海撈針!對人的眼睛是非常大的挑戰。(圖片來源/ingimage)

    對於病理科的工作內容,葉肇元坦言,根本是大海撈針!醫師在看組織剝片,常常在找一些很小的病兆,即使組織染過色,但對人的眼睛也是非常大的挑戰。他們一天內要完成非常多報告,在有時間壓力下,通常沒辦法一個個數,大多是靠感覺給出大約值,因此在決策上多少會有漏看或誤差的狀況。

    2015年AI突破門檻 卻仍幫不了病理科醫師

    針對醫界為何改變態度,開始看中數位轉型,葉肇元指出,2015年AI才突破實用性的門檻,它有了「深度學習」的演算法,可以去克服語音、影像辨識的問題,讓辨識率超過普羅大眾。加上「深度神經網路」需要仰賴大量的計算,因此GPU在近10年的發展可謂突飛猛進,導致連不著迷新科技的醫界也開始成立AI中心。

    但病理科對數位轉型還是持保守態度,葉肇元認為,問題主要是用數位去看病兆還是比較慢,且病理科本身不會賺錢,因此廠商在軟體上做得多絢麗、多厲害,無法增加醫師作業效能,讓病理科實在開不了口跟院內爭取。

    成功訓練AI找病兆 促使病理科數位轉型

    為了突破病理科在數位轉型的困難,葉肇元表示,他們與林口長庚醫院合作,利用AI幫助醫師在鼻黏膜檢驗裡找出鼻咽癌,在試驗同時,他們也一直在做論文研究發表,因為醫院在看AI時如有審查證明,醫師才願意去相信它,也能幫助醫師更投身了解科學產品的開發。

    對於檢驗模式,葉肇元指出,他們訓練AI的動作就是搭配神經網路,讓AI可以把鼻咽癌的組織認出來,輔助醫師診斷,但病理AI最常見的瓶頸是標註問題,需要先請醫師標註才能檢測,可過程真的太費時,需要花上醫師好上百小時的時間,導致病理轉型發展遲遲無法突破。因此,他們又與北醫大合作,訓練深度神經網路,即使不需要切割玻片標註,也能完成作業。甚至後來又進一步,教導AI認出病兆,其準確率高達0.9967(準確率趨近於1代表演算法越好)。

    葉肇元說,當訓練出AI可以協助病理科醫師找出鼻咽癌後,開始挑戰從淋巴結中找大腸、直腸癌,甚至還有胃癌。平常醫師在無AI協助下,診斷淋巴結的轉移敏感度約81%,有AI協助下,敏感度高達95%,同時醫師工作時間縮短了33%,他們成功證明了AI可以幫助病理科醫師完成工作,目前台大醫院、長庚醫院、台北榮總等醫院皆都使用雲象科技的數位病理系統。

    葉肇元坦言,醫院以前不在意尖端技術,不太關心院內的電腦設備,但自病理科數位轉型成功後,因AI會帶來超大量資料,開始考慮建置超級電腦,也因此要開拓智慧醫療的版圖一定要透過尖端研究,不斷實證臨床效益,才能真正說服醫院進行數位轉型。

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