【NOW健康 陳郁茹／台北報導】現代智慧醫療正積極發展中，但其實醫院要進行數位轉型的過程是很艱辛的，醫師治療病患的方式需要經過很多的臨床驗證，對於1個新開發的科技，其實多數醫師是不敢使用的，因此院內還是有些科別是秉持傳統的方式做事情，雲象科技共同創辦人暨執行長葉肇元指出，以病理科為例，使用顯微鏡判斷腫瘤是惡性還良性已長達150年歷史，許多科別都漸漸轉型，但AI運用在病理科因無法達到輔助效果，數位轉型上有很大的波折。

醫師用顯微鏡找病兆如大海撈針 容易發生漏看、誤差情況

病理科是一般民眾在醫院內不會接觸到的科別！葉肇元在「數位健康產業發展關鍵趨勢論壇」上描述，病理科醫師的任務是透過顯微鏡觀察病人的腫瘤，並做出診斷，判定腫瘤是惡性還是良性，提供給各科醫師答案。

近代病理基礎是在19世紀，由細胞病理學之父、1名德國醫師魯道夫·菲爾紹建立。為了方便醫師觀察，病理科會將組織脫水放進石蠟內，這項「石蠟包含切片」技術在1869年研發。而為了可以清楚看見組織結構，組織需要進行染色，並放在顯微鏡下觀察。葉肇元透露，自己看到這些年份也很驚訝，病理科醫師的手法到目前為止都沒有變過，150年來都是用非常相近的手法進行診斷。

▲病理科醫師利用顯微鏡找病兆，葉肇元坦言，根本是大海撈針！對人的眼睛是非常大的挑戰。（圖片來源／ingimage）

對於病理科的工作內容，葉肇元坦言，根本是大海撈針！醫師在看組織剝片，常常在找一些很小的病兆，即使組織染過色，但對人的眼睛也是非常大的挑戰。他們一天內要完成非常多報告，在有時間壓力下，通常沒辦法一個個數，大多是靠感覺給出大約值，因此在決策上多少會有漏看或誤差的狀況。

2015年AI突破門檻 卻仍幫不了病理科醫師

針對醫界為何改變態度，開始看中數位轉型，葉肇元指出，2015年AI才突破實用性的門檻，它有了「深度學習」的演算法，可以去克服語音、影像辨識的問題，讓辨識率超過普羅大眾。加上「深度神經網路」需要仰賴大量的計算，因此GPU在近10年的發展可謂突飛猛進，導致連不著迷新科技的醫界也開始成立AI中心。

但病理科對數位轉型還是持保守態度，葉肇元認為，問題主要是用數位去看病兆還是比較慢，且病理科本身不會賺錢，因此廠商在軟體上做得多絢麗、多厲害，無法增加醫師作業效能，讓病理科實在開不了口跟院內爭取。

成功訓練AI找病兆 促使病理科數位轉型

為了突破病理科在數位轉型的困難，葉肇元表示，他們與林口長庚醫院合作，利用AI幫助醫師在鼻黏膜檢驗裡找出鼻咽癌，在試驗同時，他們也一直在做論文研究發表，因為醫院在看AI時如有審查證明，醫師才願意去相信它，也能幫助醫師更投身了解科學產品的開發。

對於檢驗模式，葉肇元指出，他們訓練AI的動作就是搭配神經網路，讓AI可以把鼻咽癌的組織認出來，輔助醫師診斷，但病理AI最常見的瓶頸是標註問題，需要先請醫師標註才能檢測，可過程真的太費時，需要花上醫師好上百小時的時間，導致病理轉型發展遲遲無法突破。因此，他們又與北醫大合作，訓練深度神經網路，即使不需要切割玻片標註，也能完成作業。甚至後來又進一步，教導AI認出病兆，其準確率高達0.9967（準確率趨近於１代表演算法越好）。

葉肇元說，當訓練出AI可以協助病理科醫師找出鼻咽癌後，開始挑戰從淋巴結中找大腸、直腸癌，甚至還有胃癌。平常醫師在無AI協助下，診斷淋巴結的轉移敏感度約81％，有AI協助下，敏感度高達95％，同時醫師工作時間縮短了33％，他們成功證明了AI可以幫助病理科醫師完成工作，目前台大醫院、長庚醫院、台北榮總等醫院皆都使用雲象科技的數位病理系統。

葉肇元坦言，醫院以前不在意尖端技術，不太關心院內的電腦設備，但自病理科數位轉型成功後，因AI會帶來超大量資料，開始考慮建置超級電腦，也因此要開拓智慧醫療的版圖一定要透過尖端研究，不斷實證臨床效益，才能真正說服醫院進行數位轉型。

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