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血癌難以早期察覺 長庚導入AI助及早診斷

2021/09/16 14:00

莊文郁病理判讀情境照。(主辦單位提供)

〔記者林惠琴/台北報導〕血癌難以早期察覺,尤其「骨髓增生性腫瘤」種類多、臨床症狀相似及骨髓病理切片與突變特徵有高度重疊,因此過往以人工鑑別診斷不容易,不過,長庚醫院今日宣布跨界與業者合作,希望打造血液病理人工智慧(AI)輔助判讀應用,可望有助於及早診斷,造福更多患者。

林口長庚紀念醫院血液科醫師郭明宗表示,骨髓增生性腫瘤是一組罕見的血液癌症,會導致骨髓中產生過量的紅血球、白血球或血小板,臨床上常見3種基因突變,但確切罹病原因尚在研究中,後天的基因變異、環境因素等皆為可能致病因子。

根據2016年世界衛生組織的分類,骨髓增生性腫瘤可分為原發性血小板增多症(ET)、真性紅血球增多症(PV)、原發性骨髓纖維化(PMF),其包含早期骨髓纖維化(pre PMF)及顯著骨髓纖維化(overt PMF)四類,不同種類各有不同的預後及治療方式。

骨髓增生性腫瘤的挑戰往往從診斷程序就開始,因為通常患者求診時可能是因為無症狀的血液相異常,或是因疾病引起的其他症狀、併發症如出血、中風或是脾腫大等,無法直接揪出原疾病。郭明宗強調,要確定真正兇手最關鍵的證據為「病理切片判讀」,世界衛生組織也已將骨髓切片列為診斷必要條件之一。

林口長庚醫院解剖病理部副主任莊文郁解釋,骨髓切片判讀複雜度遠超乎一般人所能想像,病理醫師必須仔細評估各種造血細胞在顯微鏡下的數量及形態,特別是巨核細胞的形態特徵、數量及空間分布,才能得到精準診斷。

為了提升效率,林口長庚醫院已全面將病理玻片數位化,累積超過38萬片,是AI研究開發的絕佳基礎,將與雲象科技與台灣諾華合作打造血液病理AI輔助判讀應用,期待發展出模型,協助患者早期診斷與及時治療。

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