迎接新時代 AI 強化數位病理
病理是研究疾病的醫學分支，臨床上，病理科醫師透過採樣分析，輔助次專科醫師診斷，因此被視為「醫生中的醫生」（Doctor's Doctor）。不過直至近年，病理學仍以傳統人工作業，近150年來幾乎未曾改變，無先進科技輔助使診斷易陷入失準、失誤、效率低落的窘境。
先進科技的發展與新冠疫情所造成的衝擊，為數位病理帶來強大的迫切需求。然而，當追求醫療數位轉型但沒有與清晰成熟的 AI 整合，仍是不完整，而且發展必定受限。病理科醫師需要有 AI 輔助的資料分析以產生洞見，以提升診斷的效率與精確性。
AI 驅動病理 實踐數位轉型
雲象科技提供數位病理流程系統建置及規劃 (Digital Pathology)，以及醫療影像 AI 開發及顧問服務 (Medical Image AI)，以實踐真正的數位轉型。
數位病理在全玻片影像的技術發展下，已逐漸成為醫療影像數位化的次世代里程碑。雲象科技提供數位病理完整解決方案，除了數位玻片管理及閱片系統外，亦整合影像標註與深度神經網絡推論及訓練，滿足臨床、研究、教學、人工智慧應用及開發之需求。
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協作更加順暢
雲象科技以病理科醫師為中心所設計的數位病理系統 (Digital Pathology Workflow Systems)，與臨床工作流程整合，運用人工智慧為醫師減輕繁瑣的工作，能對工作情形一目了然，輕鬆達成工作的排程管理，提高生產力與一致性。
透過 AI 輔助
提升病理診斷
為提升病理診斷標準，透過深度神經網路達到優異的影像辨識能力，我們與國內外夥伴，合作開發出多樣性的數位病理輔助診斷工具：玻片品質管理、案件分級、癌症偵測、細胞分類計數、IHC 免疫染色定量等。
實踐 GigaPixel AI
數位病理所處理的全玻片影像，像素解析度非常高，常在數十億、百億畫素之譜。要用如此高解析度的影像訓練深度神經網路非常困難，因為GPU記憶體有限，無法容納解壓縮後的全玻片影像內容，以及在深度神經網路計算過程中產生的中間產物。業界常見的解決之道，是將影像切成小區塊處理 (patch-based method)，但產成新問題：每個區塊的影像都需要有一個標籤 (label)，影像標註工作暴增，變得非常繁重。
雲象科技獨特的 GigaPixel AI 免細節標註大圖運算技術，突破業界，能以整張全玻片影像直接訓練，無須切割、免細節標註，已導入臨床應用，大幅降低人力標註的作業與時間，促進病理科醫師投入研發的價值，加速 AI 開發進程。
AI 整合系統
擴大醫療影像 AI 與醫材設備的整合，為臨床工作注入智慧，為醫療領域帶來革命性的改變。
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