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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。

雲象醫療影像AI平台 加速診斷效率

今年「台灣醫療科技展」，雲象科技aetherAI再度展出數位病理整合人工智慧解決方案。該公司去（2017）年底提出「醫療影像AI開發平台」後，短短幾個月就獲得各大醫療機構包含長庚、臺大、北榮、北醫、國泰等合作，現有各種醫療影像AI應用透過此平台進行收集、標註及訓練工作。當中以與長庚醫院合作的鼻咽癌癌症偵測模組進展最快，模型準確率已達96%，同時在整合臨床工作流程上，也能透過可視化方式，幫助醫師快速找到高風險區域。

雲象科技由執行長葉肇元醫師領軍，致力於醫療影像與人工智慧。在平台上，最短時間實現端到端、以深度學習為基礎的醫療影像AI開發。客戶以醫療院所為主，合作夥伴包括美國洛杉磯Cedars-Sinai Medical Center、匹茲堡University of Pittsburgh Medical Center，及臺大醫院、臺北榮總、國泰醫院、長庚醫院、北醫附醫等大型醫療機構。

雲象科技aetherAI執行長葉肇元醫師表示，「人工智慧的可能性跟局限，我們從技術端當然有很多突破，但更重要的是人工智慧未來如何和醫師一同工作，彼此提升。這也是雲象科技在設計新一代數位病理系統的核心，是此次醫療科技展展出的重點趨勢」。

雲象科技在AI模型陸續產出的過程中，除持續與醫院在標註資料產出上合作之外，也準備進行臨床試驗，讓人工智慧在與醫師平行作業的情況下，確認臨床上能帶來的價值。

雲象科技 推出雲端醫療影像開發平台

民國104年創立的雲象科技是生醫科技新創公司，宗旨為提供數位病理玻片的雲端解決方案。經營2年來因實際滿足市場需求而站穩根基。該公司經營更有成，如今更進一步推出「雲端醫療影像人工智慧開發平台」提供需求與促進醫療產業發展。

該公司表示，傳統做法，病理科醫師在進行病理組織切片的形態學檢查時只留下文字紀錄，而非影像紀錄。近年由於顯微攝影技術及機器自動化技術的進步，自動玻片掃瞄器能自動將組織病理切片進行完整掃描，讓病理有了數位化契機，雲象科技將此技術引進台灣，促進組織病理影像的數位化，並進一步提供針對使用者需求所開發的雲端解決方案，讓數位玻片瀏覽及分享更加便利，醫師之間的諮詢也更為方便。