精準醫療再突破！高榮OWL數位病理平台 可縮短5倍預測時間

【華人健康網記者黃曼瑩／台北報導】醫療邁入AI數位時代，就連病理也需要數位化，有鑑於目前病理影像大，病理報告無標準化，以及標記也無標準化，有待建立病理報告人工智慧數位平台，未來可以結合遠距醫療，提升照護服務，以及整合研究，成為AI研究素材。

醫療技術人工智慧不斷創新發展，高雄榮民總醫院攜手intel打造OWL數位病理平台，同步實現數位化病理學和可擴展的人工智慧解決方案。生策會副會長楊泮池表示，疫情下，使得數位醫療、遠距醫療成為轉型關鍵，由於病理資料包括健保、癌症、疾病，甚至癌症等病理報告，都是英文，尤其醫師觀察病理變化需要花很長的時間才能建構，需要與ICT產業結合發展成精準醫療大平台，如此才能作為數位病理精準預測，可以減少很多時間判讀與錯誤。

高雄榮總品質管理中心主任楊宗龍表示，數位病理平台是亞洲第一個以腫瘤學常用共享數據元素的最小集合mCODE為標準編碼簿，以病理專科醫師與臨床醫師為中心的共觀，自動產出結構性報告系統，以FHIR標準化為主所開發的病理資訊服務平台，更是日後與國際接軌的基礎。並可協助病理專家在使用平台後，能減少資料清理、標註時間，並透過廣大現有的資料讓模型快速建立。並提供病理人工智慧串接服務，開放標準預測模型框架，導入intel Open VINO，將醫療影像預測深度學習模型，從框架和佈署優化到intel架構硬體，在運用架構的CPU，最快可以縮短5倍預測時間，大幅降低邊際運算硬體的成本，並實現AI預測的可行性。

高雄榮民總醫院病理檢驗部主任李恒昇表示，數位病理平台可以同步遠距會診，實現跨院遠距病理服務與數位化多頭顯微鏡病理共識會議，配合全玻片醫療影像的數位化，透過網路全玻片影像及影像標註工具，得以實現跨區域遠距病理報告服務。

未來更將導入開放式聯邦學習（Open Federated Learning、OpenFL）繼續合作，在資料落地保障醫院醫療檔案以及病患隱私的前提之下，強化模型的速度與精準度。

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