数位病理及医疗影像 AI 领导厂商云象科技今日宣布，研发的医疗影像 AI 应用，成功协助医师对淋巴瘤有更细致，并且精确的诊断方法，这项研究成果已刊登在国际知名医疗期刊《Cancers》，肯定技术应用的突破。
T 细胞淋巴瘤是少见的疾病，最重要的第一步是正确的病理诊断，精确诊断则仰赖病理科医师对于肿瘤组织切片的形态分析，但 T 细胞淋巴瘤有两类在形态上难以区分的疾病，首先是单形性上皮肠 T 细胞淋巴瘤（MEITL，monomorphic epitheliotropic intestinal T-cell lymphoma）
第二是肠道 T 细胞淋巴瘤（ITCL-NOS，intestinal T-cell lymphoma, not otherwise specified），病理诊断是透过细胞核大小变异度、形态分布，以及免疫表现型来区分这两类疾病，对经验尚在累积的一般病理科医师挑战甚钜，而且形态介于两个极端之间的案例也难以确切诊断。
奇美医院医学中心病理部部长兼解剖病理科主任庄世松教授与云象科技合作，运用数千颗细胞核的标注资料，训练出的 AI 模型能对淋巴瘤的细胞核精确地侦测，描绘轮廓，并且进一步计算出每个细胞核面积大小，长短轴比例等可量化的形态资讯，依此进一步训练机器学习算法，对两种类型 MEITL、ITCL-NOS 进行分类，预测水准可高达 AUC 0.966（完美算法的 AUC 为 1 ）。
透过如此 AI 辅助诊断工具，可以让医师不再需要对 T 细胞淋巴瘤的形态进行粗糙的二元分类，而可以用量化的形态分析数据，对于淋巴瘤细胞作精确的统计描述。
云象科技首席执行官叶肇元医师表示，相信 AI 量化分析，可以让淋巴瘤有更细致、精准的诊断方法，医师可施以更精确的治疗，云象持续精进科学研究，这次共同发表是计算病理学（computational pathology）能力的初步展现，未来将持续提升诊断及治疗的水准。
（首图来源：云象科技）
