成大醫院病理部臨床病理科微生物組蔡佩芳醫檢師指出，孫永年老師團隊開發的AI結核菌鏡檢系統可節省顯微鏡人工閱片的時間，亦可減少試劑費用及相關的管理，同時省掉複染的步驟，縮短完成報告的時間，有助節省人力，這些對於實驗室運作和管理來說，都是考量是否要採用某個儀器或醫材的重要面向...

病理學是臨床醫學的基礎，病理檢查與醫學檢驗則是疾病診斷與治療的依據。臨床上的醫學檢驗大致可分為一般檢驗、血液學檢驗、微生物學檢驗、血清學檢驗、臨床化學檢驗、臨床生理檢查、血庫、放射免疫分析等，檢驗後產出臨床上即時、正確的檢驗及病理報告，輔助醫師進行診斷、治療及追蹤；執行檢驗的人員即為醫事檢驗師（簡稱醫檢師），須具有實驗室的安全專門知識，而檢驗後要進行人工判讀，因此須累積經驗以使判讀正確率提升。成大醫院是由病理部執行醫學檢驗的業務，曾於腸病毒大爆發時由當時的蘇益仁主任整合資源、投入研究，進而解開腸病毒71型疫情之謎；在結核病（TB）方面，則透過TB-PCR分子診斷技術/結核菌生化檢驗，提供臨床醫師對肺結核菌早期診斷的依據。

成大醫院病理部臨床病理科微生物組於2018年接下成功大學資工系孫永年特聘教授的合作專案。該組組長蔡佩芳醫檢師於受訪時指出，與孫老師TB專案的合作研究前期主要進行耐酸性染色抹片的判讀。耐酸性染色是TB診斷、治療及通報流程中的一環，醫檢師要完成這項檢驗，須進到P3實驗室，即負壓實驗室，必須穿戴N95口罩、全罩式防護衣及多層手套等完整的防護裝備，在實驗室中將痰液等檢體進行耗時約2.5小時的前處理及染片，這尚不包含進入前的備管作業及操作結束後的廢棄物處理等。接著以顯微鏡進行鏡檢，若是不經螢光染色而直接觀察耐酸性染色結果，則至少須觀察1000倍的300個油鏡視野，這對於眼睛是一大負荷；加上在負壓實驗室工作所造成的身體負擔，例如會熱到流汗、呼吸不順暢、避免如廁等，這些都是醫檢師會面臨的壓力來源。反之，蔡組長提到，工作成就感則來自於在閱片時發現陽性菌，就能提早提供臨床及公衛端進行診治及通報，為防疫工作帶來實質效益。

※成大孫永年老師(左)與醫檢師討論系統操作體驗。(照片來源：孫永年團隊提供)

衛福部疾管署為避免人眼因觀察耐酸性染色過久而疲累，導致解讀偏差，因而要求各實驗室先以螢光染色，若呈陽性則再以耐酸性染色複染，以確認準確度；資深的醫檢師可透過耐酸性染色結果的觀察，就初步判斷其形態是結核菌或是毋須通報的非結核性分枝桿菌，但依規定此狀況下仍不可直接發出係結核菌或非結核性分枝桿菌的報告，僅可提供通報用。但若是使用孫老師所研發以判讀結核菌為目標的人工智慧結核病鏡檢系統，即可直接以可發報告的耐酸性染色完成驗證。（部份競爭產品只能針對螢光染色抹片做檢測，依照官方檢測指引規定，如此則仍需要另做耐酸性染色檢測。）

蔡組長表示，因此預估若採用孫老師的系統，可節省顯微鏡人工閱片的時間，亦可減少試劑費用及相關的管理，同時省掉複染的步驟，縮短完成報告的時間，有助節省人力，這些對於實驗室運作和管理來說，都是考量是否要採用某個儀器或醫材的重要面向。此外，該系統中的AI也可提供是否為結核菌的可能性評估，勢必可讓臨床能夠獲得更多、更快的相關參考資訊。成大醫院病理部與孫老師的合作也包括AI模型的訓練，「當時已發現AI可納入大部分的陽性菌影像，而經過訓練測試後，也呈現不錯的表現。」蔡組長回憶道。

檢驗自動化或是AI的精神主要在於讓AI執行重複性的動作，讓醫檢師有更多的時間（即所謂walk-away的時間）處理較複雜的檢驗，或是因而可同時處理其他的業務，例如品管、研究或寫報告等。而蔡組長也提到，微生物檢驗自動化發展得較慢，因為有較多需要人工處理的部分，例如「檢體前處理」、檢驗過程中的流程銜接事務等，這些都是要達到無人化實驗室前必須克服的面向。

※系列報導：

• 結核菌鏡檢大進化！AI辨識省時85%、準確率高達95%（上篇）
• 結核菌鏡檢大進化！AI辨識省時85%、準確率高達95%（下篇）
• 世衛組織：每年需20億美元用於加速結核病新治療工具的研發