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降低医护人员负担 AI扮演核心关键

降低医护人员负担 AI扮演核心关键

自从疫情爆发后,全球各地专家都在寻找阻断病毒散播的方法,除了传统戴口罩、勤洗手之外,保持实体距离被认为是有效方法之一,而无形中也改变传统生活模式。

首先,为杜绝社区传染的机率,不少企业选择推动居家办公方式,至今已成为多数员工习以为常的工作形式,未来虚实混合的工作模式将成为后疫情时代的日常。其次,线上工作对雇主来说,很难确保员工的工作效率不会受到负面影响。所幸感知科技、信息传输、及软件平台的快速发展,大幅提升了线上协同工作的效率。

云象科技CEO叶肇元表示,在疫情期间,当病患数量快速增加时,医院经常陷入人手不足的窘境,也让第一线医护人员的工作压力非常大。此时,若能将AI融入工作流程,将繁琐工作透过自动化的数码流程处理,即可减少人为处理时间与降低错误率,达成降低医护人员工作负担的目标。

对于医疗资源、人力不足的偏乡,也可透过此种模式协助提升整体医疗品质,结合线上视讯医疗机制,让民众可在地接受诊断与治疗,减少长途奔波之苦。

骨髓抹片AI分类计数系统  获得台湾食药署上市许可

致力于提供病理数码转型及人工智能辅助诊断之解决方案的云象科技,公司宗旨为运用人工智能实现精准医疗,让深度学习落实临床,提升医疗品质与一致性。

目前该公司客户及合作夥伴以医疗院所为主,如美国匹兹堡University of Pittsburgh Medical Center、日本金泽大学医院、台大医院、长庚医疗体系、台北荣总、国泰医院、中山附医与花莲慈济医院等。

叶肇元指出,自2018年起,云象科技陆续与台大医院、林口长庚医院、奇美医院,分别进行骨髓抹片细胞型态识别、淋巴瘤型态诊断及预后分析等血液疾病AI的应用。云象科技运用累积的技术与应用开发经验,投入开发骨髓增生性肿瘤的AI辅助判读与病理诊断,进一步强化血液疾病诊断以及治疗的品质。云象科技与台大医院携手合作开发,领先全球的骨髓抹片AI分类计数,如今顺利取得食药署上市许可及欧盟CE认证。

骨髓抹片AI分类计数系统的研发,仰赖极大量的标注数据来训练深度神经网络。在三年多的时间内,云象科技和台大医院及其他医疗机构,共同建置了超过一百万颗细胞标注的影像数据集。AI模型在如此庞大的数据集上训练所产生的繁重计算工作,则仰赖国研院国网中心充沛的GPU计算资源,让研发可以顺利的进行。

叶肇元进一步表示,骨髓抹片AI分类计数系统,在全球并无其他类似产品通过审查的前例可参考,所以临床验证的流程必须要自己设计及执行。所幸云象在多国、多中心临床验证的流程中,顺利地展示,此AI模型可以协助医师进行15种细胞类别的分类,进而提升骨髓细胞分类计数的客观性及一致性。而骨髓抹片分类计数所需的时间,也被大幅的缩短。

在云象科技未来的规划中,将透过更多紮实的临床医学研究,建立医界与业界的国际标准,并加速开拓海外市场,让世界看到台湾的智能医疗科技实力。

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