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血液癌症難以早期察覺，其中骨髓增生性腫瘤(MPN)，因其種類多、臨床症狀相似，及骨髓病理切片與突變特徵有高度重疊，過往以人工鑑別診斷不易，不同醫師判讀，結果也會不同。科技公司、藥廠與林口醫院三方合作，藉由醫院的龐大病理資料庫，輔助人工智慧（AI）進行深度學習及訓練，發展出一套可辨識骨髓增生性腫瘤的模型
骨髓增生性腫瘤為罕見的血液癌症，將導致骨髓中產生過量紅血球、白血球或血小板，其中，又分作原發性血小板增多症(ET)、真性紅血球增多症(PV)，而原發性骨髓纖維化(PMF)，包含早期骨髓纖維化(pre PMF)、顯著骨髓纖維化(overt PMF)等四類別，種類多，致使骨髓增生性腫瘤相較於其他腫瘤疾病，診斷更加困難。
林口長庚血液科醫師郭明宗表示，因其為血液增生性疾病，不會有明顯可觸及的腫塊，通常患者求診時可能為無症狀血液相異常，或出現併發症如出血、中風，及脾腫大等其他症狀。
郭明宗表示，不同種類骨髓增生性腫瘤，預後、病程進展皆不同，患者臨床症狀有許多共通點，就是缺乏確診關鍵「病理切片判讀」。
林口長庚解剖病理部副主任莊文郁解釋，骨髓切片的判讀複雜，包括，需評估各種造血細胞的數量、形態，特別是巨核細胞的形態特徵、數量及空間分布，才能得到精準的診斷，但人工判讀難以取得客觀量化的結果，且會存在不同診斷者間的差異，特別是對疾病較不熟悉、經驗較少的醫師更難判讀。
林口長庚副院長邱政洵表示，盼透過跨界合作，發展人工智慧助攻血液腫瘤及早診斷，AI輔助技術可與分子及基因診斷相輔相成，強化血液疾病診斷與治療品質。◇
