簡介
為促進病患安全,我們全面檢視解剖病理部、檢查室、手術室檢體的工作流程。我們引進自動刻印系統取代人工書寫,消弭因檢體瓶、組織盒或玻片標示不清及書寫錯誤。同時導入QR code系統作為檢體辨識的基礎,發明檢體動態追蹤系統及創新蠟塊出入庫管理,改善工作品質與效率。接著引進全玻片掃描機,建置數位玻片管理平台,實現遠距病理諮詢、線上複閱機制、精準測量、增進團隊會議效率、並累積巨量數位玻片資料庫。同時開發人工智慧(AI)輔助判讀模組,已有鼻咽癌辨識、胃癌、大腸直腸癌淋巴結轉移偵測、腎絲球偵測、HER2螢光原位雜交術計數模組,並落地應用。我們不僅建構無縫的數位病理系統,並透過AI輔助,提升診斷效率,降低偽陰性,達到精準醫療水準。
導入效益
1. 病理標本資訊化:
- 病理流程組織包埋盒跡近錯失率由532件/年降低至1件/年
- 出片流程含玻片跡近錯失率由303件/年降低至1.4件/年
- 手術室檢體送檢退件率,由0.73‰降至0‰
- 檢查室檢體瓶標識跡近錯失率,由0.17‰降至0.04‰
- 由系統管理取代人工登錄,出片作業節省1小時/天
2.全程監控檢體及玻片動態:
- 病理醫師發出檢體處理方面如檢體再切取的即時回饋為23.5件/月
- 病理醫師發出切片方面包含切片重切與加做染色的即時回饋為317.7件/月
- 玻片蠟塊管理系統節省蠟塊歸檔作業1. 8小時/天
3.病理玻片數位化管理平台:
- 病理玻片全面數位化,28萬片/年,掃描執行率100%
- 癌症線上複閱功能節省680小時/月。
- 專科團隊會議節省醫師及醫事人員50小時/月準備作業
4.人工智能AI模組應用:
- 鼻咽癌辨識模組:模型精準度AUC= 0.99
(Sensitivity: 0.995 ; Specificity: 0.982),,惡性案例節省27.5%醫師判讀時間
- 胃淋巴結的影像分割與癌細胞偵測模組:AUC = 0.994 (Sensitivity: 0.969 ; Specificity: 0.98),節省醫師約30%判讀時間,微小轉移(micrometa)判讀敏感度從81.94%提升至95.83%
- 腎絲球偵測與病灶分類模組:AUC = 0.982 (Sensitivity: 0.936)
- 大腸直腸癌淋巴結轉移偵測:AUC = 0.999 (Sensitivity: 0.984; Specificity: 0.986)
- 乳癌HER2螢光原位雜交術計數:(Sensitivity: 0.992; Specificity: 0.921),每位醫師省下閱片時間30分鐘/件
5.專利申請與論文研究:
- 3篇國際學術期刊論文發表
- 2項專利,包含1項台灣專利與1項美國專利
- 9項人工智能應用研究計畫
病理資訊系統雖然增加了部分設備、耗材以及維護的費用,但大幅降低跡近錯失發生率,提升檢體處理品質及效率,維護病人安全。結合數位平台系統,不僅提供工作效率和醫療品質的同時,也持續提供AI研究動能。
合作夥伴
雲象科技股份有限公司
榮譽事蹟
1.2013年病人安全與醫療品質資訊發表會
2.2014年獲得團結圈競賽銀塔獎
3.2016年ISQua海報發表
4.2020年受台大醫院邀請經驗分享
5.3篇國際學術期刊論文發表
6.2項專利,包含1項台灣專利與1項美國專利
7.9項人工智能應用研究計畫