要強化診斷教學和病理AI，長庚醫院耗時6年打造皮膚數位病理系統

歷經6年漫長開發，長庚醫院在7月16日正式揭露皮膚病理數位化全玻片影像系統，搭配玻片掃描儀，可在一批次4.5小時內掃瞄360片載玻片，掃描後的數位病理玻片影像，可讓病理科醫師用系統工具來標註特徵。長庚醫院表示，該系統將用於臨床疾病診斷、遠距病理診斷、教學研究，以及醫師自我學習。而系統累積的數位病理影像，將儲存於長庚醫療人工智能核心實驗室，作為發展病理AI的重要資產。

為何數位病理很重要

就臨床來說，病理切片是判斷病人病情的重要方法。

首先，醫師會對病人組織取樣，將切下的組織做成病理玻片，再由病理科醫師以顯微鏡觀察，來進行病理診斷，例如良惡性判別、器官發炎成因和嚴重度等。這個病理診斷結果，會交給臨床醫師，由臨床醫師根據這份報告，來治療病人、給予適當處置。在這個流程中，病理科醫師就像是「醫生中的醫生」。

不過，傳統玻片有著許多問題，如保存空間、玻片染色和褪色等。為避免品質受到影響，後來發展出一種數位化保存方法，也就是透過玻片掃描儀，將原本的實體玻片影像掃描，轉為數位版的全玻片影像。如此一來，就能解決儲存空間的問題，也能減少實體玻片損毀和遺失，保留最佳的染色狀況。

為助教學推廣，開發皮膚病理全玻片數位化平臺

數位化全玻片影像不只有上述好處，對林口長庚醫院榮譽副院長暨顧問醫師郭承統來說，還有利於教學。因此，他聯手長庚醫療人工智能核心實驗室和皮膚科團隊，一起打造一款皮膚病理數位化全玻片影像系統。

這個系統也收錄了郭承統收集近20年的皮膚組織病理切片，共481件案例、811個病理玻片。這些玻片涵蓋7大疾病種類，包括皮膚發炎性疾病、感染症、皮膚各式腫瘤、淋巴增生型疾病、皮膚轉移腫瘤、毛髮疾病及其他等類別。在收錄的每個案例影像中，都有標準染色方法（H&E）和特殊染色，如組織化學染色、免疫組織染色等。更重要的是，這些影像也有郭承統標註的病理特徵、病理描述和診斷（如下圖），其他能幫助診斷的影像處理方法，也一併匯入系統，結合了臨床和病理專業知識。

4.5小時可掃描360片病理玻片，要用來強化診斷

長庚醫療人工智能核心實驗室主任郭昶甫醫師指出，該系統搭配的玻片掃描儀，可在一批次4.5小時內掃瞄360片載玻片，快且精準。而這些數位化的全玻片影像，將儲存於長庚醫療人工智能核心實驗室，作為未來AI研究資料。

不只如此，林口長庚醫院溫明賢教授點出該系統的其他目標，包括註記完整的病理特徵、助醫師自我學習，以及輔以臨床病灶影像來強化臨床病理整合，供醫師快速查找特定疾病的病理特徵。

林口長庚醫院吳俊德副院長還希望，將這套系統推廣到國內外皮膚與病理學界，讓醫師可隨時隨地存取線上教材，提高皮膚病理學領域學習效率。