骨髓抹片AI分類計數 創新商轉

臺大醫院與雲象科技11月24日宣布，共同研發的「骨髓抹片AI分類計數 aetherAI Hema」已獲衛福部與歐盟CE核准，取得醫材許可證，是該領域全球首例同時獲兩地認證的AI醫材。「骨髓抹片AI分類計數」將一改骨髓抹片細胞人工計數作業，可完成自動分類計數，快速提供量化、可反覆驗證、客觀一致性的數據，協助醫師判讀，提升精準醫療，可望因取證商轉應用落地、大規模導入，為血液疾病醫療帶來跨時代突破。

根據衛福部統計資料，台灣白血病與骨髓增生性腫瘤病患人數明顯逐年上升，以2016年至2018年患者數量為例，分別是2,168、2,355、2,550人；而其中因白血病而死亡的人數每年約1,100人。唯有正確的診斷才能提供最適切的治療，而骨髓抹片之判讀為診斷各種血液疾病的最基本且重要的方法。然而，現行的模式要求，一片骨髓抹片需計數500個血球分類，皆採人工手動，不僅耗時，且細胞計數區域及影像無法存檔記錄，成果難以驗證。

骨髓細胞分類是診斷許多血液疾病的基礎，目前國際市場上尚未有成熟的電腦輔助計數系統。自1997年即有研究者嘗試將AI應用於骨髓細胞的分類計數，截至目前為止，這些研究仍有許多不足之處，例如細胞標註數量不足、僅能辨識骨髓中的少數幾類細胞、只限於應用在某些特定疾病等等，距離臨床上實用仍有一段距離。

臺大醫院與雲象科技合作的「骨髓抹片AI分類計數」屬國際性創新AI應用，國內外均「無類似品」，且骨髓抹片判讀困難，資料量相對稀少，高品質的骨髓抹片較難取得，且分類上較為困難，需要受過高度專業訓練之人員來進行分類，皆為臨床驗證增添挑戰。

臺大醫院與雲象科技以高標自許，進行多國、多中心的臨床驗證。254位病人的骨髓抹片分別來自臺大醫院總院、臺大醫院雲林分院、臺北國泰醫院、與美國BioReference Laboratories，一張玻片由兩位醫師及AI標註相互驗證，涵蓋14種骨髓疾病類別，且包括治癒前後的不同臨床病程，跨兩種染色，而此模型的研發資料集，是由臺大醫院血液專科醫師及資深醫檢師進行了超過70萬個細胞標註所組成。