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免疫組織化學染色神經內分泌瘤切片之Ki-67自動判讀模型
2024-01-03
李佳燕教授團隊/國立聯合大學電機工程學系

李佳燕、王慶萍、詹以吉、傅景佟、葉奕成、曾鈞銅、簡祥秦、張忠軒、丁偉能、蔡燿丞、周子淵

全球癌症發病率不斷增加以及病理技術的進步,使得數位病理市場逐年成長,此外,全球社會對高齡化與預防保健的重視,亦為數位病理市場帶來大量商機。本團隊採用先進的AI技術開發Ki-67病理切片判讀模型,經由臨床驗證,模型判讀結果與醫師高度一致,修正率小於一成,使醫生能夠更快速地提供準確診斷,有助於加速治療和病人的治療計畫。同時本團隊將模型整合介面應用,大幅減少醫師組像及判讀時間,且可鏈結台灣全民健保資料庫/醫院病理資訊資料庫,協助配備此模型的切片掃描供應商有技術上的優勢,從全球市場中脫穎而出。 整體來說,本研發成果帶來下述之經濟效益: 1. 成本節省: 醫療機構可更有效率地運用人力資源。 2. 提高醫療效率: 減少不必要的治療,在診斷和治療上節省成本。 3. 市場佔有率和競爭優勢:提供儀器商AI技術優勢,可於全球數位病理市場提升佔有率。 4. 社會效益: 提高醫療品質、更準確的診斷和治療方案意味著更好的健康照護。

評審推薦
1. 本案提出之 Ki-67神經內分泌瘤判讀模型,將 AI 模型結合視覺化界面,開發數位病理切片AI判讀系統,供臨床應用,並已實際落地進行測試,表現良好。有效減少人力負擔。
2 本案由臨床驗證後,與臨床醫生判讀結果一致且,修正率小於10%,可大幅減少醫師組像及診斷時間,且可鏈結台灣全民健保資料庫及醫院病理資訊資料庫,發展智慧病理資訊系統,具強大競爭優勢。
3. 與北榮及中榮合作,模型表現相當優異,並有效的整合入國內PACS廠商-商之器的系統,大大提升商用的價值跟潛力。
4. 有專利申請規畫。成果已於學術研討會發表。整體計畫規畫完善。
團隊簡介

李佳燕 

學歷

國立臺灣大學醫學工程研究所 博士

現職

國立聯合大學電機工程學系 教授兼系主任

經歷

國立聯合大學教務處課務組 組長
國立聯合大學電機工程學系 副教授
國立聯合大學電機工程學系 助理教授
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