雲象科技與北醫共同研究成果 登上國際科學期刊 Nature Communications

Updated: 5 days ago

25 February 2021


雲象科技今日發表與臺北醫學大學合作的數位病理AI共同研究成果登上Nature Communications,此突破性的研究採用零細節標註零分割方法,得以將未經切割的病理全玻片影像直接用於訓練AI模型,大幅節省醫師專業人力,技術超越美國知名病理AI公司Paige,成功解決數位病理AI開發痛點。


雲象科技執行長葉肇元醫師表示,從建立AI技術之初就已預料到,病理AI開發所需的大量標註工作將會成為此領域發展之重大瓶頸。因此雲象科技三年來持續探索直接以超高解析度影像,在不需細節標註的情況下即可訓練AI的解決方案。


此項發表的重要性在於,數位病理全玻片影像,不再需要影像切割及費時的細節標註,即可用來訓練AI做癌症辨識。這項突破性的技術,可以讓醫院充分應用過去所累積的大量玻片資料,進行AI研發。可以預見此技術將為醫療AI尖端技術帶來嶄新的局勢,奠定臺灣於全球AI發展上的領先地位。


工商時報 雲象科技與北醫共同研究成果 登上國際科學期刊Nature Communications

完整研究發表於 Nature Communications 12, 1193(2021)



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