AI的時代，不論產業界或醫療界，都可預見顚覆性的改變，尤其在醫療領域的應用，絶對是當前熱門的領域之一。但長期以來，資訊與醫療領域兩者專業的結合不夠細緻，以AI的成果不夠「落地」。雲象科技打破藩籬、將AI帶入醫療場域、展現精準的威力。
雲象科技創辦人葉肇元是國內少見能一手寫程式、一邊看病理玻片的醫師、去年推出「醫療影像 AI 開發平台」在癌症影像判讀領域猶如投入一顆震撼彈。透過醫療影像 AI，醫師可以減少重複性的工作、更有效率完成複雜度高的診斷、醫學界可以從影像找出隱而未現的知識，尤其在癌症領域而言，快速而精準的判斷，正是現在醫療最需要的。
葉肇元表示，傳統病理科醫師組織切片檢查時、只能在顯微境下找出細胞變化及異狀，雲象科技提供的平台能將數位化的組織病理切片完整呈現，協助建置雲端數位玻片資料庫，作為AI開發關鍵資料。
傳統玻片數位化 落實醫療影像深度學習
把傳統玻片數位化，除了讓醫生可以更方便、快速及分享數位玻片外，雲象科技也提供玻片導覽功能，讓高解析度的數位病理影像流暢呈現，攻讀病理學(Pathology）的葉肇元醫師表示，透過瀏覽器、學生不用在抱著一堆玻片回家作功課，這些病理影像能讓全球學術界共同分享，而透過雲象科技的醫療影像AI開發平台，讓深度學習能真正在臨床上落實，才能有機會產生革命性效果。
葉肇元表示，用數位影像代替病理玻片、就如同數位相機取代早期的底片相機，一定是個趨勢。2015 年葉肇元回台灣，與康家彬及葉一忠共同創辦雲象科技，結合專業醫學與資訊工程背景，雲端科技的目標就是打造國際級的醫療影像AI公司，協助大型醫療院所數位化。但病理玻片影像化並不是醫療最終的目的、數化位最後一哩路，正是走向AI化病理分析。
以原有數位病理影像為基礎，技術加入深度學習能力，將平台擴大以利醫療影像 AI 開發，在今年發表「醫療影像 AI 開發平台—aetherAI」。提供醫院關鍵的開發工具，幫各醫院訓練出不同的AI醫師。已獲選2019科技部台灣十大最酷科技新創。
台北醫院大學院長李友專表示，醫學的發展是由疾病出發，為疾病分類分析，發展攻克方法，在科技不止發達的今日，針對病人特質的精準醫療更應有所發揮，如傳統化療如同戰場上的大轟炸，所到之處的細胞不論好壞必死無疑，若能透過科技手段事先篩選或過濾，找出藥物攻擊的標靶，除了可以有效治療，也可減少藥物浪費。
▲ 圖說：雲象科技鼻咽癌辨識模組 (雲象科技/提供)
aetherAI協助找出人眼看不到癌細胞轉移
雲象科技也積極與大型醫療院所、國內外研究機構合作，包括美國匹茲堡 University of Pittsburgh Medical Center、國內也與長庚醫院、台大醫院、台北榮總、國泰醫院等醫學中心合作。
例如，與台北榮總合作，共同推展食道癌計畫，透過正子斷層掃描影像「教」出的AI醫師，預測病人能否存活超過一年的準確率，已在國際醫學會發表。下一步要增加病例數，把準確率拉到九五％，並讓AI協助找出人眼看不到的早期癌細胞轉移跡象。另與長庚合作的鼻咽癌病理影像AI，也獲得準確率超過97%的成果。
然而，aetherAI 如何並讓AI協助找出人眼看不到的早期癌細胞轉移跡象？葉肇元表示，醫院各科專家能將影像檔及醫療知識注入平台，平台會建立模型並檢視結果，並實際應用於放射影像的術後因子預測及特定病理影像超過 90% 的癌症偵測。並讓AI協助找出人眼看不到的早期癌細胞轉移跡象。
但要完成這些工程，需由醫師要把病理切片掃描成圖檔，把一個個疑似腫瘤的細胞圈出來，上傳電腦讓AI學習，最重要的就是要醫生的標註，雲象的影像資料，高度重視使用者介面，密切尋求醫師回饋，平均每三個月改版一次。提供醫生好用的標註工具、增加精準度。
社團法人數位經濟暨產業發展協會祕書長黃玉華表示，在全球、所有醫院都已看到醫療人工智慧（AI）的重要性，這些正是以擅長ICT及醫療新創團隊絕佳機會。雲象科技目前在台灣已佔了近七成醫療影像AI市場，下一步希望進軍全球、成為國際公司。雲象也盼藉助B2MC Taiwan計劃，讓台灣醫療領域AI應用的佳績，被全世界看到、為世界醫療所用。
▲ 圖說： 葉肇元發現數位化的玻片影像會為病理方面帶來巨大改變，2015 年決定回來台灣，創辦雲象科技。(雲象科技/提供)智準生醫執行長黃清俊及業務經理丁有玲。