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AI雲加持 病理切片計算速度提高275倍

2019-08-30 14:45聯合晚報 記者潘乃欣/台北報導

科技新創公司雲象科技運用台灣AI雲,讓醫師不必把數位病理切片切成小塊,也能建構A...
科技新創公司雲象科技運用台灣AI雲,讓醫師不必把數位病理切片切成小塊,也能建構AI模型來辨識切片。 圖/國研院提供
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現在要訓練AI辨識數位病理切片,得仰賴醫師標註並把影像切割成多個小區塊才能完成。在國產超級電腦台灣AI雲(TWCC)加持下,雲象科技讓醫師不必把數位病理切片切成小塊,也能建構AI模型來辨識切片,每個專案可節省專業醫師近千個小時的標註時間。

這項技術已與林口長庚醫院合作,發展鼻咽癌全玻片影像AI偵測模組,實驗準確率達96%以上。

處理病理切片是病理科醫師的工作日常。打造台灣AI雲的國研院國網中心表示,病理切片數位化後,影像解析度非常高,單一張數位玻片的解析度可達百億畫素,一個檔案就超過10GB,光資料儲存就是挑戰,訓練AI模型更需耗費大量時間。

雲象科技執行長葉肇元說,他們今年起運用統一記憶體及算圖優化的技術,挑戰用完整的全玻片影像來訓練AI模型,取代人力標註再切割影像的方法。

以癌細胞檢測為例,葉肇元說,醫師針對癌症區域進行細節標註後,因影像過大,要將全玻片影像預先切割為數萬個小區塊,才能進一步訓練AI模型。傳統方法雖然效果優異,但必須針對每個區塊一一標註,相當耗時。

國網中心表示,台灣AI雲採用高速計算架構設計,每個節點間設計有100G頻寬,讓高畫素的全玻片數位影像AI訓練變成可能。台灣AI雲讓計算速度提高275倍,每個專案可省下專業醫師近千個小時的標註時間。這項技術也讓醫師透過400倍超高解析度、零切割的方式,做最完整且全面的檢視,大幅提升辨識的效率和品質。

AI醫師

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