AI辨識肺癌新突破！精準判讀只需5分鐘北醫大研究登國際期刊

王家瑜報導

2021/02/26 11:20

肺癌是國人癌症頭號殺手，每年約奪走9000多條性命。過去肺部腫瘤診斷需仰賴病理科醫師透過顯微鏡一張張判讀，且必須不斷重複標註可疑區塊直到確認；台北醫學大學與科技公司研發AI辨識系統，可免除人工標註的費時費力，就能自動判讀肺癌。

9000張肺癌玻片建立AI學習資料庫

台北醫學大學獲科技部補助進行「巨量影像資料庫建置與應用」計畫，不僅於臨床上已有顯著成果，2021年再登上全球知名醫學期刊《自然通訊》（Nature Communications）。

該研究將北醫附醫、萬芳醫院、雙和醫院近20年來、逾9000張肺部腫瘤組織的病理玻片，全部掃描整理成數位影像檔，由多位病理科醫師一張張標註出病灶與非病灶區域，建立龐大的資料庫，再交由AI不斷學習修正。

研究第一作者、北醫醫學院副院長陳志榮表示，這些病理玻片是經由X光、核磁共振或電腦斷層檢查後，經醫師穿刺或開刀取出的肺部腫瘤組織所製成；在建置資料庫並交由AI不斷學習後，這套系統的診斷準確率高達95％。

傳統的肺部腫瘤診斷方式，是將取下的疑似腫瘤組織送到病理檢驗部門，製成病理玻片後，病理科醫師再透過顯微鏡一張張判讀；醫師必須先標註出可疑區塊，再不斷標註診斷直至確認既費時又費力，還可能會因醫師的經驗值不同，而有不同診斷結果。

陳志榮說明，國外也有研發類似的腫瘤辨識系統，是將整張病理切片影像圖檔切割成上萬張圖檔，並且必須由病理醫師先行標註，再提供AI學習；但這樣的方法受限於專業病理醫師人力資源，也容易因為圖檔的重疊而失去準度，影響最終的判讀結果。

而北醫大研發的這套「肺部腫瘤全玻片病理影像辨識系統」，透過病理切片數位影像，讓AI比照病理科醫師直接在顯微鏡底下觀看病理切片的模式自我學習，可改善影像重疊導致的失真；且不需人工標註，就能自動判讀肺癌與腫瘤細胞亞型。

陳志榮表示，系統會先從肺部腫瘤病理切片數位影像中，區分正常與不正常區域，再從不正常區域中分辨腫瘤組織為良性還是惡性；若為惡性腫瘤，可再進一步區分肺腺癌或肺鱗狀上皮細胞癌；最後再由病理科醫師彙整AI提供資訊進行最後確認診斷。

有了這套系統的輔助，就像幫醫師進行重點摘要整理。陳志榮指出，若以每位病患8到15張病理切片計算，傳統僅由病理科醫師執行的判讀時間約10到15分鐘，利用這套系統只需約3到5分鐘即可完成，足足省下3分之2的時間。

◎ 圖片來源／台北醫學大學提供

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