云象科技将玻片影像数位化,打造世界级 AI 医疗影像公司

云象科技将玻片影像数位化,打造世界级 AI 医疗影像公司

“我的目标是在中国台湾创造出一个世界级的 AI 医疗影像公司,把中国台湾的技术带上国际舞台!”云象科技共同创办人暨执行长叶肇元说。

叶肇元从台大医学系毕业后,前往美国攻读病理学(pathology)博士。2015 年,叶肇元因缘际会接触显微技术和程式设计,意外发现自己很喜欢写程式。当时他在实验室协助其他人用程式解决显微镜问题时,发现实验室的需求是将组织切片的玻片影像数位化,并放上网站。叶肇元说,“我看到完成的数位玻片影像之后,感受到了数位玻片的巨大潜力,相信 5 年、10 年以后的未来,数位玻片将会成为实验室不可或缺的一环。”有了数位玻片,医师和病理医师讨论病例时,不用再像以前必须多次来回邮寄玻片,只要传送数位玻片影像的网址,就能远距离交流。

数位病理革命 数位化玻片影像

玻片影像数位化,将对医学产生重大影响。因此,这位攻读病理学的医师,决定自己学写程式,跨界结合专业医学及资讯科技。2015 年正式开启了他和康家彬、叶一忠的创业之路,创立云象科技。云象科技的名字由来,正是取自云端影像。

前期云象科技建立“数位病理影像平台”,并挖掘全玻片影像分析实际放上云端的需求。客户只要提供组织玻片,就能协助将玻片数位扫描,放上云端资料库。

然而,云象科技也发现数位病理领域的软件及硬件早已发展十年,若是用昂贵的软硬件换来玻片数位化,对医院和医师的诱因不大。因此,云象科技便开始思索如何找到新的需求切入市场?随着 AI 热潮来临,叶肇元认为,AI 医疗影像公司将会是数位病理的重要方向。

一开始完全不懂 AI,叶肇元便决定自学 AI 技术,一脚跨入 AI 医疗影像,这也成为云象科技最关键的转捩点。

AI 医疗影像开发平台 aetherAI

2018 年,云象科技推出 AI 医疗影像开发平台“aetherAI”。与台大医院、长庚医院进行数位病理合作,也跟台北荣总进行学术合作。由医院提供资料和专业资料,让云象科技训练 AI 模型,现在共有十种不同类型的资料集。

对医师来说,其中一个痛点在于“数东西”,例如要将骨髓检体中的 500 个细胞分成 40 个类别,都需要亲自用手数。导入 AI,就能帮病理科医师省下很多力气,快速得到分类结果。此外,病理科医师往往要回答检体中到底有没有癌症?用 AI 扫过一遍,先行确认是否有癌症,能够大幅缩短医师的工作流程。

云象科技运用监督式学习,让 AI 学习病理专家所标注的大量玻片细节资料,aetherAI 已经可以做到跟病理科医师一样的辨识水准。以鼻咽癌为例,前期标注 300 片玻片,后续 AI 模型对鼻咽癌数位玻片的辨识率高达 97%。

云象科技将玻片影像数位化,打造世界级 AI 医疗影像公司 AI与大数据 图2张

▲ aetherAI的鼻咽癌癌症AI模组,能进行高风险区域侦测,后续 AI 模型对鼻咽癌数位玻片的辨识率高达 97%。(Source:AI资源网)

AI 深度学习缩短标注玻片的时间

不过,一个数位玻片需标注细节非常多,病理专家一个晚上只能标注 1 至 3 片。一个案子往往有几百个玻片,光是标注细节就要耗费 6 至 9 个月。

训练一个模型旷日费时,也让云象科技尝试新的模型,今年把深度学习神经网络应用在玻片上,但若直接用一张大图训练神经网络,运算则太繁重。

目前采用的主流方法,是让医生在大范围中,细节标注癌症实际上的位置,并把大范围切成小块,让每一小块都能有正确答案,也能提高辨识度,但需要花费大量的标注时间。云象科技更提出全玻片的 AI 训练,未来只要临床诊断的结果就可进行训练,叶肇元指出,“省掉细节标注的时间,也省下四分之一开发时间!”AI 仍能够快速且准确回答此玻片影像是否具有癌症。

若以中国台湾 25 家医学中心、约 75 家区域医院要数位化的进展来看。云象科技预估,中国台湾数位病理的市场规模,5 年内约有 20 至 40 亿台币。

今年,云象科技刚拿到国泰创投投资的 3,400 万台币种子轮募资。预计前往美国拓展业务,同步发展“病理流程 AI 化”,聚焦生技制药产业 AI 化,帮生技制药公司的样本做病理鉴定,做出 AI 模型标注癌症,进而加快生技制药的研发过程。

云象科技将玻片影像数位化,打造世界级 AI 医疗影像公司 AI与大数据 图3张

▲云象科技的团队成员,中间为共同创办人暨执行长叶肇元。(Source:AI资源网)

(作者:郭芝榕;首图来源:《AI资源网》摄)

   特别声明    本页内容仅供参考,版权终归原著者所有,若有侵权,请联系我们删除。