林口長庚醫院
歷經6年漫長開發,長庚醫院在7月16日正式揭露皮膚病理數位化全玻片影像系統,搭配玻片掃描儀,可在一批次4.5小時內掃瞄360片載玻片,掃描後的數位病理玻片影像,可讓病理科醫師用系統工具來標註特徵。長庚醫院表示,該系統將用於臨床疾病診斷、遠距病理診斷、教學研究,以及醫師自我學習。而系統累積的數位病理影像,將儲存於長庚醫療人工智能核心實驗室,作為發展病理AI的重要資產。
為何數位病理很重要
就臨床來說,病理切片是判斷病人病情的重要方法。
首先,醫師會對病人組織取樣,將切下的組織做成病理玻片,再由病理科醫師以顯微鏡觀察,來進行病理診斷,例如良惡性判別、器官發炎成因和嚴重度等。這個病理診斷結果,會交給臨床醫師,由臨床醫師根據這份報告,來治療病人、給予適當處置。在這個流程中,病理科醫師就像是「醫生中的醫生」。
不過,傳統玻片有著許多問題,如保存空間、玻片染色和褪色等。為避免品質受到影響,後來發展出一種數位化保存方法,也就是透過玻片掃描儀,將原本的實體玻片影像掃描,轉為數位版的全玻片影像。如此一來,就能解決儲存空間的問題,也能減少實體玻片損毀和遺失,保留最佳的染色狀況。
為助教學推廣,開發皮膚病理全玻片數位化平臺
數位化全玻片影像不只有上述好處,對林口長庚醫院榮譽副院長暨顧問醫師郭承統來說,還有利於教學。因此,他聯手長庚醫療人工智能核心實驗室和皮膚科團隊,一起打造一款皮膚病理數位化全玻片影像系統。
這個系統也收錄了郭承統收集近20年的皮膚組織病理切片,共481件案例、811個病理玻片。這些玻片涵蓋7大疾病種類,包括皮膚發炎性疾病、感染症、皮膚各式腫瘤、淋巴增生型疾病、皮膚轉移腫瘤、毛髮疾病及其他等類別。在收錄的每個案例影像中,都有標準染色方法(H&E)和特殊染色,如組織化學染色、免疫組織染色等。更重要的是,這些影像也有郭承統標註的病理特徵、病理描述和診斷(如下圖),其他能幫助診斷的影像處理方法,也一併匯入系統,結合了臨床和病理專業知識。
4.5小時可掃描360片病理玻片,要用來強化診斷
長庚醫療人工智能核心實驗室主任郭昶甫醫師指出,該系統搭配的玻片掃描儀,可在一批次4.5小時內掃瞄360片載玻片,快且精準。而這些數位化的全玻片影像,將儲存於長庚醫療人工智能核心實驗室,作為未來AI研究資料。
不只如此,林口長庚醫院溫明賢教授點出該系統的其他目標,包括註記完整的病理特徵、助醫師自我學習,以及輔以臨床病灶影像來強化臨床病理整合,供醫師快速查找特定疾病的病理特徵。
林口長庚醫院吳俊德副院長還希望,將這套系統推廣到國內外皮膚與病理學界,讓醫師可隨時隨地存取線上教材,提高皮膚病理學領域學習效率。
熱門新聞
2024-11-01
2024-10-23
2024-11-01