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新2平台出租:骨髓抹片AI分类计数 创新商转

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云象科技创办人暨执行长叶【ye】肇元医师、台大医院院长吴明贤、台大医院检验医学部主任周文坚。

台大医院与云象科技11月24日(ri)宣布,共同研发的「骨髓抹片AI分类计数 aetherAI Hema」已获卫福部与欧盟CE核准,取得医材许可证,是该领域全球首例同时获两地认证的AI医材。「骨髓抹片AI分类计数」将一改骨髓抹片【pian】细胞人工计数作业,可完成自动分类计数,快速提供量化、可反复验证、客观一致性的数据,协助医师判读,提升精准医疗,可望因取证商转应用落地(di)、大规模导入,为血液疾病医疗带来跨时代突破。

根据卫福部统计资料,台湾白血病与骨髓增生性肿瘤病患人数明显逐年上升,以2016年至2018年患者数量为例,分别是2,168、2,355、2,550人;而其中因“yin”白血病而死亡的人数每年约1,100人。唯有正确的诊断才能提供最适切的治疗,而骨髓抹片之判读为诊断各种血液疾病的最基本且重要的方法。然而,现行的模式要{yao}求,一片骨髓抹片需计数500个血球分类,皆采人工 gong[手动,不仅耗时,且细胞计数区域及影像无法存《cun》档记录,成果难以验证。

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骨髓细胞分类是诊断许多血液疾病的基础,目前国际市场上尚未有成熟的电脑辅助计数系《xi》统。自(zi)1997年即有研究者尝试将AI应用于骨髓细胞的分类计数,截至目「mu」前为止,这些研究仍有许多不足之处,例如细胞标〖biao〗注数量不足、仅能辨识骨“gu”髓中的少数几类细胞、只限于应用在某些特定疾病等等,距离临床上实用仍有一段‘duan’距离。

台大医院与云象科技合作的「骨髓抹片AI分类计数」属国际性创新AI应用,国内外均「无类{lei}似品」,且骨髓抹片判读困难,资料量相对稀少,高品质的骨髓抹片较难取得,且分类上较为困 kun[难,需要受过高度专业训练之人员来进行分类,皆为临床验证增添挑战。

台大医院与云象科技以高标自许,进行多国、多中心的临床验证。254位病人的骨髓抹片分别来自台大医院总院、台大医院云林分院、台北国泰医院、与美国BioReference Laboratories,一张玻片由两位医师及AI标注相互验证,涵盖14种骨髓疾病类别,且包括治愈前后的不同临「lin」床病程,跨两〖liang〗种染色,而此模型的研发资料集,是由台大医院血液专科医师及资深医检师进行了超〖chao〗过70万个细胞标注所组成。

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