AI病理影像智慧標註與分析平台 - ALOVAS

來源： 國立成功大學電機工程所 ( 台灣醫療科技展攤位編號： I616)

醫學臨床上，病理組織切片是判斷癌症的最終依據，病理科醫師利用顯微鏡觀察檢體的切片或抹片上細胞層級的型態變化，找尋可疑的病灶特徵進行診斷。傳統分析方法不僅耗時費力，切片影像龐大的數據量和判讀複雜性，使得數值難以精準量化，導致醫師主觀判定產生分歧。現在，透過AI偵測病理影像的病癥並進行量化分析，可以大幅縮減醫師判讀切片花費的時間，有效提升醫療效率和精準度。

ALOVAS 病理影像智慧標註與分析平台就是為病理影像分析量身打造，整合 AI 和影像分析技術，專注於病理切片的雲端化、數位化，能快速處理和分析超高解析度的病理影像，提供細胞特徵、組織結構、定量評估、疾病檢測等全幅影像分析，產生各種量化數據，為醫師提供精準的輔助診斷工具。ALOVAS具有跨平台、可顯示數十億像素級別影像的閱覽器，建立於雲端儲存架構之上，為病理醫生提供開放的工作流程，同時提供高達40倍放大率的即時閱覽並支援4個分頁，以便病理醫生進行多工處理，例如比較同一位病人的不同切片。ALOVAS支援iPad和Apple pencil等觸控裝置，也提供多樣標註工具如手繪、圓點、矩形等，讓病理醫生可以在多種場域環境下靈活進行標註。

傳統的病理切片判讀，病理醫生只能使用供應商提供的掃描器和軟體對切片進行數位化和分析，ALOVAS打破了這種束縛。ALOVAS擁有強大的技術團隊，結合AI技術與病理醫師診斷經驗，以獨特的低標註量訓練技術，開發各項疾病之關鍵組織偵測模型，打造出有效幫助醫師診斷的病理分析演算法，如脂肪油滴切割、氣球樣變性細胞偵、肝小葉發炎偵測、肝纖維化切割、肝腫瘤區域偵測、肝癌分級、HCC腫瘤區域切割、淋巴細胞檢測等等。ALOVAS可以提供醫師客觀的病理分析結果，並協助計算難以人為估計的量化病理指標，達到提升醫療效率與精準醫療之目標。

ALOVAS 平台的特色概要：

 十億像素跨平台檢視器，多工分頁高速瀏覽高倍率病理影像。

 搭載技術團隊開發之各項病理AI模型。

 病理演算法偵測結果顯示，提供各種量化數據報告。

 線上標記工具、註釋和分析工具。

 支援3D-Histech、Leica、Hamamatsu等廠牌之掃片機格式。

ALOVAS 病理影像智慧標註與分析平台不僅能減少病理醫生的工作負擔，也為病理診斷帶來更高的精確性和便利性，有效改善醫療中人力不足、病理影像判讀困難等問題。未來團隊也將不斷精進平台功能與開發AI模型，提供更多元、更精準的病理影像判讀服務，協助醫師提升醫療品質與效率，邁入精準醫療之康莊大道。