骨髓抹片判读是血液疾病确诊重要基础，但倚赖人工，费时费工计算才能精准判读。台大医院研发骨髓抹片 AI 自动分类计数系统，两年来建立超过 30 万颗骨髓细胞资料集，领先全球。
台大医院今天举行记者会，发表和 AI 厂商云象科技共同研发的骨髓抹片 AI 自动分类计数系统，在双方合作下，已建立超过 30 万颗骨髓细胞、共计 10 类主分类及 40 类次分类的资料集。
以 AI 协助计数骨髓抹片为什么重要，台大检验医学部主任周文坚上午表示，当病人抽血检查发现疑有造血疾病时，会做骨髓穿刺检查确诊，将抽出的骨髓液做成抹片，经染色后，观察骨髓细胞型态并分类计数，是诊断血液疾病的首要关键任务。
周文坚说，骨髓细胞数量、种类多且复杂，传统计数工作是由医检师在显微镜下以人工方式计算细胞。医检师需要熟练各种血球型态，仰赖长久的训练和经验累积；人工计数必须要多算才能更准确，一般至少要算到 500 颗细胞，相对也就费时费工，不同的医检师判读也可能比较主观。
根据统计，目前人工判读一张影像依难度不同平均耗时 30 分钟，若抹片差异较大，甚至会选择两片玻片分别计数，得耗费双倍时间。在人工计数的限制下，细胞计数的影像无法存档或再次确认，人工计数的成果也较难验证。
透过 AI 完成自动计数及分类骨髓血液细胞，除了可缩短计数时间、提高判读一致性，使用者仅需透过显微镜圈选区域，AI 即可提供细胞自动分类计数的摘要成果，准确率近九成，且预估能比人工判读至少节省 50% 计算时间。
以人工智能阅片的好处，周文坚说，细胞型态的经验累积很适合人工智能的训练，人工智能比较省时、节省人工，可以多算一点细胞，增加准确率，也会比较客观。
周文坚说，AI 骨髓血液分类计数系统可协助包含白血病、血癌、再生不良贫血等血液疾病的诊断，但疾病的确诊仍仰赖医师“眼见为凭”，不是仅靠 AI 就能诊断。
云象科技首席执行官叶肇元表示，目前以骨髓抹片 AI 自动分类计数达到的成果，资料数量领先全球，全台目前仅台大医院有相关技术，但也希望和其他医院展开合作，有助 AI 练兵。
（作者：陈伟婷；首图来源：台大医院）
