“我的目标是在台湾创造出一个世界级的 AI 医疗影像公司，把台湾的技术带上国际舞台！”云象科技共同创办人暨首席执行官叶肇元说。
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字化，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 数字化玻片影像
玻片影像数字化，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，放上云端数据库。
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字化，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%。
▲ 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：科技新报）
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。
若以全台 25 家医学中心、约 75 家区域医院要数字化的进展来看。云象科技预估，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。
▲ 云象科技的团队成员，中间为共同创办人暨首席执行官叶肇元。（Source：科技新报）
（作者：郭芝榕；首图来源：《科技新报》摄）
