「拉霸360原创」影/台湾AI云助攻 病理切片AI建模加速275倍

现在要训练AI辨识数位病理切片,得仰赖医师标注并把影像切割成多个小区块才能完成。但在国产超级电脑台湾AI云(TWCC)加持下,云象科技让医师不必把数位病理切片切成小块,也能建构AI模型来辨识切片,每个专案可节省人力作业时间约半年。

云象科技表示,这项技术已与林口长庚医院合作,发展鼻咽癌全玻片影像AI侦测模组,实验准确率达96%以上。

处理病理切片是病理科医师的工作日常。打造台湾AI云的国研院国网中心表示,病理切片数位化后,影像解析度非常高,单一张数位玻片的解析度可达百亿画素,一个档案就超过10GB,光资料储存就是挑战,训练AI模型更需耗费大量时间。

云象科技执行长叶肇元说,他们今年起运用统一记忆体及算图优化的技术,挑战用完整的全玻片影像来训练AI模型,取代人力标注再切割影像的方法。

以癌细胞检测为例,叶肇元说,医师针对癌症区域进行细节标注后,因影像过大,要将全玻片影像预先切割为数万个小区块,才能进一步训练AI模型。传统方法虽然效果优异,但必须针对每个区块一一标注,相当耗时。

国网中心表示,台湾AI云采用高速计算架构设计,每个节点间设计有100G频宽,让高画素的全玻片数位影像AI训练变成可能。台湾AI云让计算速度提高275倍,每个专案可省下专业医师近千个小时的标注时间。

国网中心说,这项技术也让医师透过400倍超高解析度、零切割的方式,做最完整且全面的检视,大幅提升辨识的效率和品质。