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從面積定量切入數量定量 雲象再次提升醫療AI影像精細度

葉肇元(右)與顏睿甫(左)相當看好數位病理的技術與應用發展。蔡騰輝

雲象科技(股)目前在鼻咽癌的AI影像分類(Classification)上已有90%的準確率,同時也將多物件實例分割(Instance Segmentation)技術應用在腎絲球偵測上,降低病理科醫師的人工時間,並且協助提高判斷準確度。

藉由數位病理暨人工智慧平台,雲象科技執行長及共同創辦人葉肇元希望提供醫院影像AI的孵化平台與技術,讓各專科醫師能夠共同投入醫療知識,快速建立模型並檢視結果。比方說,與放射科醫師共同合作,讓系統能夠從放射影像的術後因子進行預測和偵測特定病理影像。

技術不斷提升 同時增加資料供AI學習

獲選為台北市政府重點扶植新創團隊的雲象科技事業開發經理顏睿甫表示,在人工智慧電腦輔助數位病理判讀與癌細胞的應用面向上,雲象近期從過往的「面積定量」朝向「數量定量」的功能發展中。此外,未來也會與生物科技製藥公司,共同合作有關製藥過程中的臨床試驗流程,努力協助企業朝自動化與數位化前進。

在資料格式上,雲象科技與亞馬遜AWS與國家實驗研究院國家高速網路與計算中心(國網中心)資料中心都有合作,推出支援跨廠牌與多重資料格式的全玻片影像(Whole Slide Image),顏睿甫說,包括.svs, .ndpi, .scn, .mrxs, .svslide, .bif, .tif, .tiff等多重格式、單檔、資料夾階層都可以相容。同時也期望持續擴大數位病理的資料集種類、品質、建置範圍,進以達到更高、更廣、更準確的模型水準。

專業醫療合作與跨國技術實力展現

募資階段在Pre-A輪的雲象科技現在國外合作夥伴包含美國洛杉磯Cedars-Sinai Medical Center, 匹茲堡University of Pittsburgh Medical Center;國內合作夥伴則有臺大醫院、長庚醫院、台北榮總。

憑藉醫療影像 AI 開發平台 aetherAI,雲象科技(股)奪下2019年 NVIDIA GPU 技術大會(NVIDIA GPU Technology Conference; GTC)新創團隊培育計畫(NVIDIA Inception Program)競賽冠軍。同時也獲得科技部2019年十大最酷科技新創之一的榮譽。


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