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進入率先全國！ 長庚「皮膚病理數位化」 AI幫助加速診斷
林口長庚醫院榮譽副院長暨顧問醫師郭承統表示，將收集近20年的皮膚組織病理切片註記、分類，與團隊發展皮膚病理數位化全玻片影像系統。（記者黃宜靜攝）
〔記者黃宜靜／台北報導〕病理診斷新突破，學習、臨床也能變得更容易！長庚醫院近年致力發展數位醫療，耗時6年，將林口長庚醫院榮譽副院長暨顧問醫師郭承統近20年來收集的皮膚組織病理切片，進行註記、分類，率先完成國內皮膚病理數位化全玻片影像系統的建置，畫下新的里程碑，滿足臨床疾病診斷、遠距病理診斷外，還可提供醫師自我學習及教學用途，被譽為「典藏教科書」。
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」。
長庚醫院皮膚病理數位化全玻片影像系統的顯示畫面，皆有郭承統醫師標註的病理特徵，以及將病理診斷、描述顯示於右上角功能區。（長庚醫院提供）
收集近20年切片 數位化註記、分類為7大類
為了將數位化全玻片影像應用於教學，郭承統表示，將收集近20年的皮膚組織病理切片，加以註記、分類，並與長庚醫療人工智能核心實驗室、皮膚科團隊，發展皮膚病理數位化全玻片影像系統的問世。解決傳統玻片保存及染色褪色等問題，不僅解決儲存空間問題，減少實體玻片損毀及遺失，並將染色狀況保存於最佳狀況。
林口長庚醫院皮膚科醫師林千又表示，目前系統內共收集481件案例、811個病理玻片，包含了7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，經由玻片掃描儀轉換成的數位化全玻片影像，運用於疾病診斷、遠距照會，以及建立AI模組判斷，將郭承統親自註記的病理診斷特徵標註，無須帶著厚重教科書學習，快速學習疾病重點。
林口長庚醫院皮膚科醫師林千又表示，目前系統內共收集481件案例、811個病理玻片，包含7大疾病種類。（記者黃宜靜攝）
系統4大特色 強化臨床、學習整合
不同於過往教學平台，林口長庚醫院教授溫明賢進一步說明，系統可歸類出4大特色，包括：完整病理特徵註記，幫助醫師學習；輔以臨床病灶影像，強化臨床病理整合；完整搭配其他特殊染色，強化診斷；作為高可近性的快速參考工具，查找特定疾病病理特徵。「藉由數位病理，讓病理、皮膚科醫師，有著精準醫療觀念，改變教學方式。」
此次與長庚醫院合作，雲象科技公司創辦人暨執行長葉肇元將平台譽為「典藏教科書」，並分享親身經歷，過去學生時期看病理玻片時，總需要與學校借玻片，尤其在皮膚科專科醫師考試前尤為不便。平台上線，將郭承統累積了數十年的知識及經驗，從患者的外觀記錄到最終的病理判斷，包含了案例照片、數位病理組織玻片影像、精確的診斷以及詳細的標註說明，都被完整地整合進這套系統。
林口長庚醫院副院長吳俊德期許，能將這套皮膚病理數位化全玻片影像系統，推廣至國內外皮膚及病理學界，讓醫師突破時空限制，隨時隨地存取線上教材，提升學習的效率，有效提升專業能力。溫明賢也說，讓皮膚數位病理作為第一棒，慢慢推動，帶動發展。
長庚醫院與雲象科技公司攜手合作，發展皮膚病理數位化全玻片影像系統；左起葉肇元醫師、吳俊德醫師、郭承統醫師、林千又醫師，以及溫明賢教授。（記者黃宜靜攝）
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