一張影像揪出癌高風險區!他從醫師跨界工程師,解決白色巨塔痛點

2020.12.08 by
陳君毅
一張影像揪出癌高風險區!他從醫師跨界工程師,解決白色巨塔痛點
蔡仁譯攝影
從醫師跨界工程師,雲象科技共同創辦人葉肇元利用AI,嘗試解決各式各樣能應用醫療影像的難題。

從數位病理影像平台到醫療影像AI開發平台,AI醫療新創雲象科技(aetherAI)的產品發展路徑,幾乎就是共同創辦人暨執行長葉肇元學習之路的實踐。

台大醫學系畢業後,葉肇元到美國南加州大學攻讀病理學博士,期間發現,將放置組織切片的玻片掃描成數位化影像,能為病理學帶來巨大改變,於是2015年葉肇元回台後,創辦了雲象科技。

雲象初期主要的業務,便是替醫院掃描病理玻片,並提供數位病理影像平台,讓客戶可以管理、瀏覽、分享這些影像。

2年過後,葉肇元觀察到,AI的進展將推動病理科的數位轉型,於是他又自學AI,在平台的基礎之上,添加AI功能。

如今,雲象的數位病理影像平台已獲台大、長庚醫院採用,更發展了鼻咽癌、骨髓抹片細胞分類、肺癌等病症開發專案,嘗試解決各式各樣能應用醫療影像的難題。

雲象科技提供

也是因為葉肇元自身的醫學專業背景,讓他很能掌握醫界的「痛點」。

一台玻片掃描器要價數百萬元,再加上每一張影像都是以GB在計算大小,所需的電腦與軟體相當昂貴,整套系統購買下來,大概需要2,000萬元以上,「很貴,所以醫院不一定願意自己買。」

之後,他又看到國際上已經出現用AI來判讀病理影像的案例,但在公司人手不足的情況下,他靠著線上課程,開始從機器學習概論、深度神經網路一步一步學起;再透過中研院舉辦的課程,結識更多有同樣目標、且有技術能力的醫師與工程師,推出產品的雛形,進而與醫院展開合作。

舉例來說,雲象與長庚醫院共同開發「鼻咽癌偵測模組」,就是由長庚醫院派出醫生來標註影像,雲象負責訓練AI模型,目標是自動標示出切片上有癌症高風險的區域,準確率已達97%。

因為葉肇元自身的醫學專業背景,讓他很能掌握醫界的「痛點」。
賀大新攝影

而與雲象合作的醫院,不但可以滿足發表論文的需求,也能夠分享「產品」(如鼻咽癌偵測模組)推出後的智慧財產權。

「有了成功案例、有些論文產生後,其他人才願意跟進。」更重要的是,因為影像的標註是一門「工人智慧」的苦差事,需要醫師的大量投入,「因此我們一定要跟醫院緊密合作。」葉肇元說。

多條產品線齊發,要做醫療界的Spotify

除了長庚醫院之外,雲象陸續也與台大醫院合作,研發「骨髓抹片自動分類計數系統」、與美國匹茲堡大學專案合作,另外還有腎臟、乳癌等病狀的專案在推進中。

對雲象來說,醫院不只是最關鍵的合作夥伴,也是產品推出後的主要購買者與使用者。

然而,考量到每個病症的AI偵測模組都是獨立產品,鼻咽癌買一個、肺癌買一個、乳癌買一個,對醫院來說是無窮無盡的錢坑。

對此,葉肇元認為,如果是購買單一產品的模式,就像進到蘋果的iTunes Store買一首歌或一部電影;但當產品數量一多,AI產品的商業模式更適合音樂串流服務的Spotify的模式,訂閱後就享有許多內容,且內容會不斷更新。

「但產品都要走一段時間的臨床,所以距離Spotify的目標還有一段距離,我們還在做第一張專輯的階段。」葉肇元笑說。

衡量醫院需求與金流,葉肇元努力改變產品商業模式。
賀大新攝影

創立5年來,雲象是少數擁有多條產品線的醫療新創,而且還嘗試從軟體領域,跨到軟硬體整合的領域。

目前除了數位病理影像平台之外,有機會最快取證的產品是大腸內視鏡嵌入式設備,只要加裝在內視鏡主機上,就能協助醫師標出息肉位置。

醫療、科技兩大產業溝通橋梁,跨界人才哪裡找?

產品跨軟硬體,自己也從醫學生、工程師再變成執行長,擅長「跨界」的葉肇元觀察,在醫界與科技業間的交流,很多都只是站在河岸兩旁喊話,沒有人真正跨過去。「我認為,跨領域必須有一個人真正跳過去另外一個領域學習、解決問題。只是把兩個領域的人放在一起效率不高,電子廠、製造廠如果只找幾個醫師當顧問也是遠遠不夠的。」

葉肇元的建議是,也許讓醫學領域的人主動出擊,會是比較好的方式,不只因為在第一線能有更貼切的觀察,「畢竟沒有線上醫學院,要跨進醫療領域的學習的成本也比較高。」而現在也有愈來愈多新創公司、電子廠、製造業需要醫界人才。

當這些人才有地方可去,才能放心跨界,成為彌平台灣兩大產業──醫療與科技業溝通落差的重要橋樑。

成功跨界的葉肇元認為,科技業與醫療領域要克服溝通問題,就要真正到另外一個領域全方位學習。
蔡仁譯攝影

雲象科技
成立:2015年 
創辦人:葉肇元、康家彬、葉一忠 
主要業務:病理玻片雲端數位化及醫療影像AI開發

本文出自數位時代318期11月號《台灣下一個世界級產業:智慧醫療》

責任編輯:郭昱彣、林美欣

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