AI賦能無切片病理成像 科大：最快3分鐘搞掂
香港文匯報訊（實習記者 畢咏璇）在癌症診斷中，組織學影像能為評估疾病程度提供重要信息，惟現時常用於獲取影像的組織切片技術難以兼顧準確率與速度。香港科技大學團隊研發出全球首創的人工智能（AI）賦能無切片病理成像系統，有望優化醫學診斷流程，無須經過傳統病理化驗中的冷凍、切片及染色等繁複程序，最快只需約3分鐘，便可為身體組織生成適用於手術室環境的高質素組織學影像，其準確率可望達現有診斷金標準的85%至95%，且較傳統做法耗時數天至一周大為縮短，為癌症治療手術提供既快且準的支援。
在現行癌症病理診斷中，常採用石蠟切片及冷凍切片兩種檢測技術，以獲取詳細細胞與組織結構信息，幫助醫生分類與判斷疾病。其中，於手術後使用的石蠟切片準確率高，被視為診斷的金標準，但需要經歷脫水、固定、包埋等步驟，耗時可達數天至一周。而冷凍切片於手術中進行，經過快速冷凍、切片、染色等處理後，約30分鐘至45分鐘能得到結果，但準確率僅有60%至70%。即使同時使用兩種技術，仍有約一兩成的病人因未能及時發現殘留腫瘤，需要接受二次手術。
領導研究的科大化學及生物工程學系副系主任兼副教授黃子維形容，「要準就不快，要快就不準，是醫療診斷裏常見的樽頸位。」
為解決上述限制，黃子維與團隊聚焦病發率位於前列的肺癌與乳癌，在過去幾年與多所香港及內地醫院合作，累計搜集逾兩千宗樣本，用作AI系統訓練。團隊早年已開創「通過圖案照明的計算高通量自發熒光顯微鏡」（CHAMP）技術，在此基礎上，於本月推出新一代AI賦能無切片病理成像系統Glanzir®，與CHAMP顯微鏡相比，新機器高度變低，穩定性更高。
系統樣機類似影印機大小
使用系統時，醫護人員只需將新鮮組織樣本放置樣本盒內，再啟動系統，紫外光會激發新鮮組織表面產生自發熒光訊號，系統自動完成指定區域的定位、逐點對焦及掃描，再使用深度學習技術進行影像處理與虛擬染色，即可生成組織學影像。記者於發布會現場所見，系統樣機類似影印機大小，研究人員放置3厘米×3厘米的新鮮組織入內，約3分鐘可完成掃描得到影像。
團隊表示，目前系統在肺癌與乳癌樣本中的成像表現，相較冷凍切片更佳，並達到與石蠟切片85%以上的診斷一致性，且不會對樣本造成切片、染色等損耗，可用於後續其他檢測。
減至少30分鐘手術時間 降麻醉風險
黃子維坦言，該系統操作簡單，相當於「傻瓜機」，只需花費少量培訓時間。他指出，系統能夠提升現時外科手術效率，縮短至少30分鐘的手術時間，降低患者麻醉時的風險，同時有助於樣本數字化保存，簡化工作流程，節省醫護人手。
未來三個月，團隊將開展進一步大規模臨床測試，預期提升診斷一致性至95%以上，並於明年申請內地、香港、歐盟等地的醫療器材認證，市場目標價控制在100萬元以內。團隊亦計劃擴大樣本掃描大小，將技術拓展至大腸癌、前列腺癌、甲狀腺癌等其他類型病症的應用。
