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          公司新聞

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          人工智能助力結核病檢測 麥克奧迪醫療又一尖端產品面世

          福建省藥品監督管理局于3月2日批準了麥克奧迪醫療的熒光掃描圖像分析系統(EasyScan TB)的醫療器械注冊證,注冊證號為閩械注準20202220153。這款無間隙整合了先進的計算機深度學習、人工智能的全自動熒光數字掃描儀最新產品,早在5年前就開始立項,經過了認真嚴謹的科學實驗與不斷改進,終于可以進入醫療市場。

           


          2015年,麥克奧迪醫療與有著豐富產研結合經驗的香港應用科學研究院(ASTRI)[1]達成協議,將EasyScan TB作為重點科研項目,將人工智能算法應用到結核桿菌檢測,幫助醫療工作者有效檢測結核病。

          2017年12月,香港威爾斯親王醫院[2]使用EasyScan TB對1000例標本分三組進行檢測,發現這幾組標本的特異性在85.4%——92.5%之間,而敏感性均超過80%[3]。

           

           

          而在世界衛生組織(WHO)指定的印度新德里結核中心2017年7月的檢驗中,測得EasyScan TB對結核桿菌檢測的敏感性達到84%,而特異性高達87.6%。這兩項指標均超過具有四十年經驗的高級檢測師做同等檢測5%以上[4]。

          國內三甲醫院也對EasyScan TB的性能做出了測驗,在測試的1131例標本中,利用EasyScan TB可以比人工顯微鏡的敏感性高出15%,這意味著可以很大程度上避免漏檢。而在測驗中采取EasyScan TB與人工顯微鏡觀察相結合的檢驗方法,可以減少醫生70%工作量。

          作為麥克奧迪醫療的尖端產品,EasyScan TB相較于傳統的結核病檢測方法,有著自己獨有的優勢,利用人工智能算法與識別能力可以幫助醫療工作者快速檢測出結核病,有效進行治療。

          傳統的檢測結核病的方法是直接通過痰涂片顯微鏡觀察,該方法需要處理300個視野,只有在未能發現結核桿菌的情況下才能確定是陰性,需要檢驗醫生有很強的專業能力與從業經驗,消耗很多時間與精力,而每位醫生一天處理不能超過25張標本,導致負荷過大,很容易出現漏檢與錯檢現象。

           


          EasyScan TB只需要按下掃描鍵,就可以在無人值守的情況下以40倍放大效果自動掃描50個視野,將標本依靠機器已經設定好的算法識別標本區域,計算結核桿菌數量,平均每張玻片掃描時間僅需要2分鐘,可以說非常高效。

          另外,EasyScan TB具備了一定的識別能力,這是建立在人工智能學習能力基礎上的。機器可以像人腦一樣,通過對已經計算的結核桿菌數量的判斷,以清單形式將掃描的結核桿菌較多的標本圖像呈現在檢測醫生面前。而醫生進行確認,以此來判斷檢測者是否確診。

          世界衛生組織戰略合作伙伴,創新診斷技術基金會高級科學顧問帕拉馬斯萬(Paramasivan, C.N.)教授表示,隨著人工智能發展,自動結核桿菌檢測將是未來的趨勢。而麥克奧迪醫療成功開發的EasyScan TB可以將實驗室醫生從繁重的鏡檢工作中解放出來,值得在醫學應用領域廣泛推廣。

           


          結核病又稱白色瘟疫,是由結核桿菌感染引發的慢性傳染病,是全球范圍里最嚴重的公共衛生威脅。世界衛生組織(WHO)的數據顯示,2002-2020年間,結核病導致的死亡人數全球將近3600 萬,中國每年新發病例約100萬,成為全球結核病負擔前三名的國家。

          相信EasyScan TB可以幫助醫療工作者診斷發現結核桿菌,保障公共衛生安全。隨著越來越多先進技術的推廣與應用,人類早日消滅結核病的夢想并不遙遠。


          [1]香港應用科學研究院(ASTRI)
          香港應用科技研究院有限公司(應科院)由香港特別行政區政府于2000年成立,其使命是透過應用科技研究,協助發展以科技為基礎的產業,藉此提升香港的競爭力,已完成近500個研究項目,800項創新技術獲得專利,750項技術轉移至業界。

          [2]香港威爾斯親王醫院
          威爾斯親王醫院是香港中文大學的教學醫院,成立于1984年,是香港大型的急癥全科醫院。

          [3]Law YN, Jian H, Lo NWS, Ip M, Chan MMY, Kam KM, et al. Low cost automated whole smear microscopyscreening system for detection of acid fast bacilli. PLoSONE,2018,13(1): 1-11

          [4]Ismail NA,Omar SV,Lewis JJ,et al.Performance of a novelalgorithm using automated digital microscopy for diagnosing tuberculosis[J].Am J RespirCrit Care Med,2015,191(12):1443-1449.

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