Advantech
科政中心
 

臺灣AI雲卓越之星(四)-捷絡生技3D影像創造精準醫療

醫學界近年來致力於開發癌症的新療法,但捷絡生技執行長林彥穎指出,由於癌症的變化數量實在太多,新療法的成功率往往只有二到四成。如果想提升治療成功率,必須要先用不同的精準檢測方法做好癌症分類,才能發展不同的治療方法,達到精準醫療之目標。

林彥穎指出,過去要判斷病患是否罹患癌症,是由病患先感覺到身體不舒服去就醫,醫生再透過電腦斷層掃描(CT)等技術發現身體上有致病組織,再進行病理穿刺或切片觀察癌細胞特徵,最終才確診癌症和治療的方式。

 點擊圖片放大觀看

清華大學孵化育成之捷絡生技創業團隊及合作教授。

如何利用切片組織找到癌細胞,取樣率是重要關鍵。由於癌症組織在零期或第一期體積非常小,切片組織取樣時即有可能漏失掉罹癌的部分,加上切片組織需透過顯微鏡才看得到,需要有豐富經驗的病理醫生執行,才能即時做出正確診斷。

所幸,醫療影像數位化的技術飛快進步,讓癌症診斷有了全新的突破點。林彥穎指出,將不同的影像結合在一起變成3D影像,因為不會有遮擋的問題,可以看到癌細胞對微環境的影響,便能協助醫師在診斷中作出更好決策。

林彥穎指出,癌症的診斷原理是看細胞結構而定,組織學型態正好是3D影像最適合發揮的重要領域。將3D影像用於精準醫療的技術環境,現在已發展相當成熟,如國際醫療機構的病理分析與研究外包服務,複合年均成長率為 20%,也讓新技術更容易植入中央病理實驗室。未來十年癌症發病率不斷上升,加上病理學家和技術人員可能短缺12.5%,配合資料傳輸基礎設施技術邁向5G甚至6G的速度大幅提升,都讓3D影像在未來可望成為癌症檢測的重要依據。

林彥穎指出,AI癌症檢測的優勢就是能在大量數據中找到小量特徵,幫忙把重要的影像抓出來,讓病理師判斷,看到更多嶄新的診療數據。

以捷絡生技跟台北榮總合作的案例來看,非小細胞瘤的肺癌會分成五個型態並混合在一起,就像五種不同顏色的黏土混在一起,難以辨識,加上不同單位病理師的看法也不完全一致。如果能透過3D影像看得更清楚,經由正確的資料及學習,讓人工智慧提供更多的資訊,自然可以幫助醫師縮短決策的時間並做更精準判斷。

但由於3D影像解析度高,處理醫療影像勢必花費大量的運算資源,所以亟需強勁的運算力。林彥穎指出,國網中心的高速運算平台「臺灣AI雲」為捷絡生技提供200倍的效率,等於是一年的專案可以瞬間一天就完成,且國網中心的開發環境已經相當符合工程師的期待。但也提醒大數據的保存及使用會是一項挑戰,因為儲存空間需要更大,才能挑戰更困難的工作。

林彥穎認為建立3D醫療影像資料是台灣很大的利基,因為台灣擁有非常豐富的健保資料,且已建立許多2D影像基礎資料,但由於醫療資訊涉及個人隱私,因此會期待政府能有法規面的協助,才能妥善利用既有的好基礎,才能快速地產出成果,有利台灣在智慧醫療領域領先全球。(林佩瑩整理報導)


  •     按讚加入DIGITIMES智慧醫療粉絲團
更多關鍵字報導: 國網中心 3D影像