首頁 要聞 綜合

血癌診斷不易 林口長庚結合AI精準判別

科技公司、藥廠與林口長庚醫院三方合作,藉由輔助人工智慧(AI)發展出一套可辨識骨髓增生性腫瘤的模型。(林口長庚醫院提供)
科技公司、藥廠與林口長庚醫院三方合作,藉由輔助人工智慧(AI)發展出一套可辨識骨髓增生性腫瘤的模型。(林口長庚醫院提供)

【記者賴玟茹/臺北報導】血液癌症難以早期察覺,其中骨髓增生性腫瘤(MPN),因其種類多、臨床症狀相似,及骨髓病理切片與突變特徵有高度重疊,過往以人工鑑別診斷不易,不同醫師判讀,結果也會不同。科技公司、藥廠與林口醫院三方合作,藉由醫院的龐大病理資料庫,輔助人工智慧(AI)進行深度學習及訓練,發展出一套可辨識骨髓增生性腫瘤的模型

骨髓增生性腫瘤為罕見的血液癌症,將導致骨髓中產生過量紅血球、白血球或血小板,其中,又分作原發性血小板增多症(ET)、真性紅血球增多症(PV),而原發性骨髓纖維化(PMF),包含早期骨髓纖維化(pre PMF)、顯著骨髓纖維化(overt PMF)等四類別,種類多,致使骨髓增生性腫瘤相較於其他腫瘤疾病,診斷更加困難。

林口長庚血液科醫師郭明宗表示,因其為血液增生性疾病,不會有明顯可觸及的腫塊,通常患者求診時可能為無症狀血液相異常,或出現併發症如出血、中風,及脾腫大等其他症狀。

郭明宗表示,不同種類骨髓增生性腫瘤,預後、病程進展皆不同,患者臨床症狀有許多共通點,就是缺乏確診關鍵「病理切片判讀」。

林口長庚解剖病理部副主任莊文郁解釋,骨髓切片的判讀複雜,包括,需評估各種造血細胞的數量、形態,特別是巨核細胞的形態特徵、數量及空間分布,才能得到精準的診斷,但人工判讀難以取得客觀量化的結果,且會存在不同診斷者間的差異,特別是對疾病較不熟悉、經驗較少的醫師更難判讀。

林口長庚副院長邱政洵表示,盼透過跨界合作,發展人工智慧助攻血液腫瘤及早診斷,AI輔助技術可與分子及基因診斷相輔相成,強化血液疾病診斷與治療品質。◇