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台湾AI云卓越之星(四)-捷络生技3D影像创造精准医疗

医学界近年来致力于开发癌症的新疗法,但捷络生技执行长林彦颖指出,由于癌症的变化数量实在太多,新疗法的成功率往往只有二到四成。如果想提升治疗成功率,必须要先用不同的精准检测方法做好癌症分类,才能发展不同的治疗方法,达到精准医疗之目标。

林彦颖指出,过去要判断病患是否罹患癌症,是由病患先感觉到身体不舒服去就医,医生再透过计算机断层扫描(CT)等技术发现身体上有致病组织,再进行病理穿刺或切片观察癌细胞特征,最终才确诊癌症和治疗的方式。

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清华大学孵化育成之捷络生技创业团队及合作教授。

如何利用切片组织找到癌细胞,取样率是重要关键。由于癌症组织在零期或第一期体积非常小,切片组织取样时即有可能漏失掉罹癌的部分,加上切片组织需透过显微镜才看得到,需要有丰富经验的病理医生执行,才能实时做出正确诊断。

所幸,医疗影像数码化的技术飞快进步,让癌症诊断有了全新的突破点。林彦颖指出,将不同的影像结合在一起变成3D影像,因为不会有遮挡的问题,可以看到癌细胞对微环境的影响,便能协助医师在诊断中作出更好决策。

林彦颖指出,癌症的诊断原理是看细胞结构而定,组织学型态正好是3D影像最适合发挥的重要领域。将3D影像用于精准医疗的技术环境,现在已发展相当成熟,如国际医疗机构的病理分析与研究外包服务,复合年均成长率为 20%,也让新技术更容易植入中央病理实验室。未来十年癌症发病率不断上升,加上病理学家和技术人员可能短缺12.5%,配合资料传输基础设施技术迈向5G甚至6G的速度大幅提升,都让3D影像在未来可望成为癌症检测的重要依据。

林彦颖指出,AI癌症检测的优势就是能在大量数据中找到小量特征,帮忙把重要的影像抓出来,让病理师判断,看到更多崭新的诊疗数据。

以捷络生技跟台北荣总合作的案例来看,非小细胞瘤的肺癌会分成五个型态并混合在一起,就像五种不同颜色的黏土混在一起,难以辨识,加上不同单位病理师的看法也不完全一致。如果能透过3D影像看得更清楚,经由正确的资料及学习,让人工智能提供更多的信息,自然可以帮助医师缩短决策的时间并做更精准判断。

但由于3D影像分辨率高,处理医疗影像势必花费大量的运算资源,所以亟需强劲的运算力。林彦颖指出,国网中心的高速运算平台「台湾AI云」为捷络生技提供200倍的效率,等于是一年的专案可以瞬间一天就完成,且国网中心的开发环境已经相当符合工程师的期待。但也提醒大数据的保存及使用会是一项挑战,因为储存空间需要更大,才能挑战更困难的工作。

林彦颖认为建立3D医疗影像资料是台湾很大的利基,因为台湾拥有非常丰富的健保资料,且已建立许多2D影像基础资料,但由于医疗信息涉及个人隐私,因此会期待政府能有法规面的协助,才能妥善利用既有的好基础,才能快速地产出成果,有利台湾在智能医疗领域领先全球。(林佩莹整理报导)


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