善用AI優勢發展數位病理平台 減少誤判延誤醫療機率
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長庚醫院近年積極發展數位醫療,耗時6年將皮膚病理玻片影像作高階數位化之餘,更經由郭承統教授的經驗傳承,將病理玻片加註病理特徵與病症呈現照片,相較國外此類系統提供了更詳細的判讀依據,除方便臨床使用,更能嘉惠教學與學習使用。
臨床上,醫師取樣或切除的病人組織,會做成病理玻片,由病理醫師用顯微鏡仔細觀察,憑藉其專業訓練及知識做出病理診斷,包括良惡性判別、器官的發炎成因與嚴重度等。臨床醫師也會根據病人的病理診斷,提供適當的治療與處理,因此病理科醫師又被稱為「醫生中的醫生」。
但傳統玻片有保存及染色褪色等問題,且實體玻片數量不多,無法供全部學生使用。郭承統教授無私提供收集近20年的皮膚組織病理切片,共481件案例、811個病理玻片,一片片加註病理特徵做為判讀依據,建立此皮膚病理數位化全玻片影像系統,包含了七大疾病種類,分別為皮膚發炎性疾病、感染症、皮膚各式腫瘤、淋巴增生型疾病、皮膚轉移腫瘤、毛髮疾病及其他等。
系統特別之處,除了將玻片影像化,且可將圖片放大縮小,從低階到高階的影像呈現,搭配註解說明與表徵照片,以電腦螢幕看圖更能融會貫通,相較過去書籍以文字描述、學生靠想像力投射到玻片上,更容易學習,且能陸續新增特殊病例,因此也具有1.完整的病理特徵註記,以幫助醫師自我學習;2.輔以臨床病灶影像,以強化臨床病理整合;3.完整搭配其他特殊染色,以強化診斷;4.當醫師需要查找特定疾病的病理特徵時,此系統可作為高可近性之快速參考工具等優勢。
在林口長庚醫院溫明賢教授表示,在AI時代來臨,長庚目前從皮膚科開始,希望陸續推動資料庫建立,與AI模組合作,改善病理工作流程提高判讀效率,減少人工誤判機率,也可加速判讀流程,拿到玻片後直接掃入系統,即可迅速判讀,提高處理效率。
- 本文出處:i-media愛傳媒
- 新聞關鍵字: AI、 腫瘤
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