目標成為國際醫療影像AI公司！雲象科技讓深度學習落實臨床，減少醫生重複性工作

隨著技術發展，運算能力的提高、相對便宜儲存空間都為不同產業提供更好的「數位化」環境，但即便如此，缺乏跨界人才及知識仍讓企業數位化的腳步顯得緩慢。

雲象科技（aetherAI）創辦人葉肇元在美國南加州大學（University of Southern California）攻讀病理學（Pathology）博士期間，發現數位化的玻片影像會為病理方面帶來巨大改變，2015 年決定回來台灣，與康家彬及葉一忠共同創辦雲象科技，結合專業醫學背景與資訊工程背景，希望能打造國際級的醫療影像 AI 公司，協助大型醫療院所順利數位化、也推動醫療民主化。

掃描、建檔、資料分享：數位病理影像平台

雲象科技的第一款產品為 2017 年發表的「數位病理影像平台」。傳統上，病理科醫師在進行病理組織切片的形態學檢查時只留下文字紀錄而非影像紀錄。隨著近年顯微攝影技術及機器自動化技術進步，能自動將組織病理切片進行完整的掃描，病理因此有了數位化契機。

藉由雲象科技的服務，客戶只需要提供組織病理玻片，公司會提供數位掃描服務，並根據其需求建置雲端數位玻片資料庫。葉肇元表示這款產品除了協助醫生可以更方便、快速分享數位玻片外，同時也提供獲得發明專利的玻片導覽系統，使用者能藉其記錄玻片瀏覽步驟進而用以教學。

醫療影像 AI 開發平台 : aetherAI

隨著第一款產品愈發完善及穩定，葉肇元也開始思考公司下一個發展方向，近年來 AI 技術爆發性突破，他認為 AI 若應用在醫療影像，將可能大幅扭轉現今醫療環境。於是進一步調整公司發展方向，以原有數位病理影像為基礎，延伸技術加入深度學習能力，將平台擴大以利醫療影像 AI 開發，並在今年正式發表第二款產品「醫療影像 AI 開發平台—aetherAI」。

雲象科技將 aetherAI 這款產品定義為醫療機構開發醫療影像 AI 的孵化平台，醫院各科專家能將各式 DICOM（DICOM，Digital Imaging and Communications in Medicine，醫療數位影像傳輸協定）檔及醫療知識注入平台，平台會建立模型並檢視結果，並實際應用於放射影像的術後因子預測及特定病理影像超過 90% 的癌症偵測。

沒有充足資料作為 AI 發展基礎是無法成功，為了達到更高的模型水準，雲象科技也積極與大型醫療院所、國內外研究機構合作，藉此擴大資料集的種類、品質與建置範圍，目前美國洛杉磯 Cedars-Sinai Medical Center, 匹茲堡 University of Pittsburgh Medical Center、長庚醫院、台北榮總等都是他們的合作夥伴。

「透過醫療影像 AI，將能讓醫師減少重複性的工作、更有效率完成複雜度高的診斷、甚至是找出影像當中隱而未現的知識，讓深度學習能真正在臨床上落實，產生效果。」葉肇元說。

憑藉這款產品，雲象更奪下今年 NVIDIA GPU 技術大會（NVIDIA GPU Technology Conference; GTC）新創團隊培育計畫（NVIDIA Inception Program）競賽冠軍。

自學AI、建立產業競爭優勢

這一路發展以來也非一帆風順，決定轉型成為 AI 醫療影像公司後，雲象科技也面臨多數 AI 公司遇到的問題，那就是人才不足。

電腦視覺已經是一門艱深學問，雲象所需的人才還需要同時兼具相當醫療影像專業，才有辦法發展。找不到人怎麼辦？那就下來自己學吧！於是，尋找人才過程中，葉肇元與團隊自學 AI，並借重自身的醫師專業知識與醫學資料，持續改善深度學習標記介面，將訓練好的後端程式串接到前端，執行神經網路推論。

雖然辛苦，但這段歷程也為雲象科技闢出新的道路與機會，並建立起競爭優勢。

因為自學 AI 的成果，葉肇元有機會到成大教授深度學習課程，也因而與學界建立起連結。透過這樣的連結，雲象科技能吸收到素質不錯的實習生，藉實習訓練使他們在學期間便能同時接觸電腦視覺與醫療影像專業，實習結束後這些學生有很大機會回到公司服務。具備醫療與 AI 跨領域專業人才，也成為雲象科技其中一大競爭優勢。

目前，全球除了雲象科技之外，市場上提供類似服務的競爭者還有 Lunit、PathAI、Zebra，葉肇元說相較這些公司大多是從特定醫療機構合作出發進而開發出相關工具，雲象科技從最初就採取開放態度，與任何想要發展 AI 技術的機構合作，無論對合作方還是自身而言，擁有更多可能性。

隨著人才逐漸到位、產品更加成熟穩定，雲象科技事業開發經理顏睿甫表示預計今年結束將能在台灣奪下 70% 的醫療影像市場。但除了台灣，他們想進軍全球成為國際公司的夢想也持續進行，葉肇元表示目前已著手開啟新一輪募資，這筆資金將主要用以團隊攻打海外市場。對他們來說，除了馬步得蹲確實之外，也要追求速度，因為現階段醫療影像分析仍是藍海市場，關於產品該長什麼樣還沒有一定準則，能否搶快將是未來能否成為一方霸主關鍵。