數位病理：科學家+醫師+AI創意組合新契機

講者／張大慈（國立清華大學分子與細胞生物研究所教授）
彙整／《科學人》編輯團隊｜整理自2019.06.29〈科創講堂．智慧醫療〉

數位病理是一個新興的研究領域，需要科學家、醫師和AI工程師的合作才有辦法進行。「通幽洞微」是科學家和醫師的共同特質，具有非常仔細的觀察力，能夠發現微小的事情，尤其是醫院中的病理醫師更具有這樣的特質。病理醫師負責所有臨床檢體的處理與診斷，任何外科醫師取出的組織送到病理醫師手上，病理醫師就會依據個人的經驗快速判斷切片的位置，利用顯微鏡觀察分析病灶嚴重程度，提供主治醫師病理判讀報告以研擬治療策略。

張大慈教授表示很多事情都是「Nature design」，是上天原本就設計好，但是凡人看不到的，所以需要科學家和醫師的專精和研究將觀察到的結果公諸於世。因此在AI創新的時代裡面，不是只需要工程師運算數據，基礎知識必須源自於科學家和醫師，三方共同合作邏輯推理以整合出更多新的知識。

張大慈教授也提到，全球AI醫療相關新創公司大約有106家，在台灣AI醫療新創公司也越來越蓬勃發展，領域涵蓋超音波檢測、基因檢測、微創手術、病理檢驗、憂鬱症診斷、醫學影像、血液檢測等。台灣第一間AI醫療公司「太豪生醫」成立於2013年，推出手持式超音波全乳智慧掃描系統，目前已經通過FDA認證，可以銷售至全球市場，台灣AI醫療具有非常大的發展潛力。

二維病理檢驗的侷限

在醫院裡面放射科負責做各種的影像處理，把病歷影像數位化和3D化，例如一般檢查會使用的CT斷層掃描是用連續式Ｘ光掃描，然後將結果疊起來成為3D影像。可是病灶要確診是什麼癌症、期別、是否有特別的分子標靶等，則需要利用分子檢測，這時就會由病理醫師執行，利用顯微鏡將解析度放大到微米（micro meter）程度，才能看到清楚的細節，外科手術前和手術後確診、追蹤等都需要用到非常精準的病理檢測。

但是實際在醫療系統裡，病理檢驗20年內的分析方法並無改變，至今還維持2D的影像，由於光只能通透很薄的組織，所以病理醫師只會取臨床檢體的3-5微米薄片進行染色檢驗，檢體取樣率不足造成不同病理醫師的判斷歧異性，而且當今熱門的免疫治療檢體的三維特徵和腫瘤微環境均難以透過二維影像得到全貌。

新型三維數位病理檢驗解決方案

張大慈教授代表清大生科院與腦科學中心團隊提出三維位病理檢驗解決方案，運用新的技術在3D立體狀態取得檢體內部特徵，並運用Deep learning方法將取得的病理資訊輸入AI判讀，所得結果可顯示癌變細胞在組織不同深度的占比分布，以輔助醫師診斷並提升病理判讀的準確率。三維數位病理檢驗不會因機械切片損失組織，可取得同一位置核膜染色與抗體染色影像，例如：乳癌組織可同時觀察細胞核、細胞質、及標靶分子HER2的特質，具有組織原樣性高、同時取得多種影像的優勢。

過去病理檢驗最困難的就是準確率大約只有75%，需要2-3位病理醫師的意見才能整合判斷，透過數位病理檢驗發展，可以幫助病理檢驗判讀更加準確，有助於實現精準醫療的目標。近年政府積極推動創新創業，清大團隊結合國家衛生研究院、台大醫院新竹分院、榮民總醫院、長庚醫院、與捷絡生技共同發揮為科學家、醫師、AI工程師創意組合，開拓全新數位病理解決方案，是生物科技與資訊科技跨領域整合與應用的全新契機。

(本文由教育部補助「AI報報─AI科普推廣計畫」取得網路轉載授權)