【健康醫療網／記者吳儀文報導】近幾年來AI蓬勃發展，若將病理玻片數位化，將有助於智慧醫療、數位醫療於病理診斷上的發展。長庚醫院便率先成立皮膚病理數位化全玻片影像系統，耗時6年克服許多難題終於建置完成。長庚醫院表示，這不僅能滿足臨床疾病診斷、遠距病理診斷，還可提供醫師自我學習及教學使用。
傳統玻片有保存、褪色問題 數位化可避免損毀及遺失
病理科醫師在疾病診斷上扮演著重要角色，當醫師取樣或切除病人組織做成病理玻片後，病理科醫師會透過顯微鏡仔細觀察，憑藉其專業訓練及知識做出病理診斷，判別良／惡性、器官的發炎成因與嚴重度等。而臨床醫師也會根據病理科醫師做出的病理診斷，提供患者適當的治療方式。
不過，長庚醫院指出，傳統玻片有保存及染色褪色等問題，若能經由玻片掃描儀轉換成數位化全玻片影像，不僅能解決儲存空間的問題，也可以避免實體玻片損毀及遺失，並將染色狀況保存在最佳狀況。
蒐集近20年皮膚病理切片 建立數位化全玻片影像系統
因此，林口長庚醫院榮譽副院長暨顧問醫師郭承統教授，結合長庚醫療人工智能核心實驗室與皮膚科團隊，全力發展皮膚病理數位化全玻片影像系統。林口長庚醫院皮膚科醫師林千又表示，郭承統教授收集了近20年共481件案例、811個皮膚組織病理切片建立此系統，並包含以下7大分類：
- 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
- 其他
長庚醫療人工智能核心實驗室主任郭昶甫表示，這些實體玻片透過玻片數位化掃描儀掃描就可形成全玻片影像，完成後的數位化全玻片影像，將為存於長庚醫療人工智能核心實驗室中。
林千又醫師提到，每個案例的數位化全玻片影像，皆有觀察組織形態的標準染色方法（H&E）、針對不同細胞生化特性的特殊染色（如：組織化學染色、免疫組織染色、EB病毒小RNA片段原位雜合技術等），以及郭教授標註的病理特徵、病理描述及診斷。
影像系統有4大特色 盼推廣國內外讓醫師可線上運用
若將免疫螢光染色影像、個案的臨床表現、皮膚鏡變化等可幫助診斷的資訊，一併匯入系統中，便能達到良好的臨床病理整合。林口長庚醫院溫明賢教授表示，長庚皮膚病理數位化全玻片影像系統為林口長庚與科技公司攜手開發的成果，包含以下特色：
- 完整的病理特徵註記，以幫助醫師自我學習。
- 輔以臨床病灶影像，以強化臨床病理整合。
- 完整搭配其他特殊染色，以強化診斷。
- 當醫師需要查找特定疾病的病理特徵時，此系統可作為高可近性之快速參考工具。
林口長庚醫院吳俊德副院長表示，希望能將這套皮膚病理數位化全玻片影像系統，推廣至國內外皮膚及病理學界，讓醫師能突破時空限制，隨時隨地存取線上教材，幫助醫師提升專業能力。
