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企業防災:導言

李天申
・2014/08/02 ・1511字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 578 ・九年級

本文由科技部補助,泛科學獨立製作

日本的工程用機械和人員(圖片來源: Flickr, Gabriel Goh)
日本的工程用機械和人員(圖片來源: Flickr, Gabriel Goh)

每當重大災害來臨時,人們總不免擔心會不會停電、網路與手機能否暢通、交通運輸會不會中斷等民生問題,而產業界人士也會憂慮災害會不會影響廠房運作。在這些相關的防救災工作當中,國營與民營企業扮演吃重的角色。本專題以企業防災為主題,分別以電網防災、智慧防災、公益防災、列車防災、協力防災等子題,介紹台灣電力、中華電信、究心科技、台灣高鐵、南科廠商如何參與防救災。

電網防災:

當有颱風或發生地震,部分地區容易停電,人們被迫摸黑,無法透過電視和電腦來接收資訊,手機也不能充電。此時,台灣電力公司的員工必須冒險搶修,以讓人們在最短的時間之內,重返光明的世界與現代的生活。面對各式各樣的災害,台電公司高階主管告訴我們台電如何維持電網在災時的有效運作,以及介紹天然災害通報系統(NDS)的運用。

智慧防災:

從2010年海地地震、2011年東日本311大地震等國外經驗來看,手機與網路於災時都發揮重要的功能。對此,確保資通訊網路於災時的暢通,電信業者責無旁貸。中華電信公司石木標總經理接受我們的採訪時,說明中華電信如何維護災時電信服務的品質,並介紹如何透過「災害緊急應變訊息通報系統」的細胞廣播功能來向民眾發送災害預警簡訊,以及如何運用「eSAV雲端監測平台」來進行智慧防災。

公益防災:

我國政府捐助成立的財團法人-工業技術研究院,於今年(2014)成立衍生新創事業-究心科技公司(GeoThings),以開發資訊救災為宗旨。究心科技是一家以公益為導向的社會企業,與追求股東最大利益的一般企業不同。莊國煜總經理向我們介紹究心團隊的研發成果,包括可在災時無網路狀態下離線使用的座標簡訊,以及與非營利組織志工合作開發救災資訊平台的經驗。

列車防災:

災害對大眾運輸業也會造成嚴重的影響,對民眾來說,小則造成行程安排的不便,大則危及性命。以高鐵為例,它是運送國人南來北往的重要交通工具,每天都有數十萬人搭乘,確保乘客安全是非常重要的課題。對此,我們採訪台灣高鐵公司相關單位的主管,以了解高鐵列車在高速行駛的過程中,如何降低颱風、地震等災害所帶來的風險,包括介紹天然災害告警系統(DWS),說明列車核心機電系統發生危機便暫停運作的「失效自趨安全」原則,以及如何與外援單位溝通協調等。

協力防災:

科技業是我國經濟的重要命脈,一旦發生災害,便可能蒙受重大損失。我們走訪南台灣的科技重鎮-南部科學園區,該園區聚集半導體、光電、太陽能、LED、精密機械、通訊、生技等產業,而園區建置的「南科整合式災害風險應變體系」,曾獲得行政院服務品質獎的殊榮。南科管理局林永壽副局長向我們說明這套體系,以及管理局如何與園區廠商合作,共同因應化災、地震、洪災、旱災等類型的災害。(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

本文原發表於行政院科技部-科技大觀園「專題報導」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊,也有臉書喔!

責任編輯:鄭國威|元智大學資訊社會研究所

企業防災系列專題:

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李天申
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「血液病理診斷」導入 AI 應用,輔助醫師快速精準判讀、減輕負荷量

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/01/17 ・2491字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 台灣諾華 協助刊登,審定編號 TW2201057472。

  • 作者/許君咏

我們想讓你知道:

被喻為困難診斷疾病的骨髓增生性腫瘤,難在哪裡?由於「病理切片判讀」很難找出「兇手」,因此,林口長庚醫院與台灣諾華及雲象科技合作,將 AI 運用於血液病理診斷,有望幫助醫生進行快狠準的判讀,可以減少經驗多寡限制,以及減輕醫生的判讀的負荷量,更重要的是,為病患做出正確的診斷,幫助及早進行治療。

在血液癌症的診斷中,病理切片是必要條件之一,例如骨髓增生性腫瘤(myeloproliferative neoplasm,簡稱 MPN),因為種類繁多,臨床症狀、病理變化及突變特徵重疊性高,過去需仰賴經驗豐富的臨床血液科及血液病理科醫師人工鑑定,然而對抗血液腫瘤就如同與時間賽跑,若無法立即提供判讀結果,延誤了治療時機,將影響病患存活率。

「骨髓增生性腫瘤」到底是什麼?

骨髓增生性腫瘤(MPN),以前稱為骨髓增生性疾病,是一組以一個或多個血細胞(白細胞,紅細胞,血小板和/或纖維細胞)過量產生為特徵的疾病。

首先,骨髓是人類的造血器官,它的重要功能就是產生造血幹細胞,之後這些造血幹細胞透過分化再生成不同的血細胞,例如紅血球、血小板、顆粒球、單核球等。而骨髓增生性腫瘤是一組罕見的血液癌症,會導致骨髓中產生過多的紅血球、白血球、血小板,根據 2016 世界衛生組織的分類,這組疾病中較常見有四類,各有不同的預後及治療方式,包括原發性血小板增多症(ET)、真性紅血球增多症(PV)、原發性骨髓纖維化(PMF),原發性骨髓纖維化又有兩種亞型:早期骨髓纖維化(pre PMF)及顯著骨髓纖維化(overt PMF)。

骨髓增生性腫瘤種類

至於確切的罹病原因目前並不清楚,科學家尚在研究中。林口長庚醫院血液科郭明宗醫師說:「骨髓增生性腫瘤臨床上常見有 3 種基因突變,分別是 JAK2V617,CALR,MPL。不論是後天的基因變異,或是環境因素等皆為可能致病因子,目前在臨床上面臨的最大挑戰不僅是治療,其實從診斷程序挑戰就已經開始。」

難如登天的「病理切片判讀」,究竟要如何找出「兇手」呢?

被喻為困難診斷疾病的骨髓性增生腫瘤,難在哪裡?

郭明宗醫師進一步說明,因骨髓性增生腫瘤屬於血液增生性疾病,和其他實體腫瘤不同的是,病患沒有明顯可觸及的腫塊,通常是因為出血、中風、脾腫大等併發症而求診,無法直接看出病因是什麼。這時醫生就像偵探一樣,必須從其他類似的症狀、血液檢查數值等尋找線索,列出可能的疾病名單,而最關鍵的證據除了基因變異之外就是「病理切片判讀」。因此, 2016 年世界衛生組織也將「骨髓切片」列為骨髓增生性腫瘤診斷的必要條件之一。

但最難的部分就在於「病理切片判讀」,林口長庚紀念醫院解剖病理部莊文郁副主任說:「骨髓切片主要是由血液病理次專科醫師進行判讀,而骨髓增生性腫瘤判讀的複雜度遠超乎一般人所能想像,病理醫師必須仔細評估各種造血細胞在顯微鏡下的數量及形態,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。」

莊文郁主任實施病理切片判讀

也就是說,傳統的病理切片裡的血球型態與其他疾病極為相似,需由經驗豐富的醫生判讀,並進行診斷,然而人工判讀的缺點在於,難以取得客觀量化的數據,並且可能會有人為誤差。如前段提及骨髓增生性腫瘤有不同種類,預後和病程進展有極大差異,需要不同的治療策略。郭明宗醫師分享:「早期世界衛生組織尚未明確分類時為例,曾有 20% 的患者原先被診斷為原發性血小板增多症(ET),後續分類後重新診斷為早期骨髓纖維化(pre PMF)。」說明病理切片判讀在診斷上有一定的困難及複雜性。

病理切片耗人又講求經驗怎麼辦?AI 來幫忙!

莊文郁副主任說:「林口長庚每月有近萬個案例、高達上萬筆的病理玻片需要判讀,病理團隊每日皆須面臨龐大且急迫的病例,為了能及早且精準幫助病患確診,已全面將病理玻片數位化,為全台少數完成跨院區病理科數位化的醫療院所,可大大提升判讀方便性。」

這次合作跨界三方,結合不同優勢,林口長庚龐大的病理資料庫,雲象科技的 AI 技術,加上台灣諾華長期投入血液腫瘤研發治療的經驗,共同提升台灣血液腫瘤篩檢量能,幫助病患在進入急性期或惡化前獲得及時診斷及擬定適合的治療策略,延續病患生命並提升生活品質。

血液疾病的診斷與治療相當困難,然而因病患數不如其他器官癌症,故新技術如 AI 較不會第一時間應用在血液疾病上;不過,對血液疾病來說,以形態學為基礎的病理診斷扮演關鍵角色,而型形態辨識正是 AI 在醫療上能有最大發揮空間的面向。

這個概念就像是平常大家將合照上傳社群軟體,平台會透過自動人臉辨識系統,標記照片裡的朋友人名。運用 AI 進行深度學習,辨識骨髓玻片裡的細胞型態、特徵和空間分佈的情形,能夠提供量化且客觀的數據。

莊文郁副主任打趣地說,隨著時代與醫療的進步,AI 技術不僅可以認臉,也可以辨別極度困難與複雜的細胞了!

雲象科技骨髓切片判讀

而台灣諾華在癌症治療領域耕耘已久,諾華腫瘤(台灣)總經理陳喬松說:「身為全球製藥領導者,從第一代標靶治療到目前最新的細基因療法,建立了許多治療創新里程碑。」目前除了利用資料科學發展新興藥品外,諾華爲重新改善患者生活品質,並延長其存活期,亦發展大數據分析及 AI 技術,希冀幫助更多血液腫瘤病患及早診斷、治療,讓血液腫瘤的早期診斷向前邁出一大步。在 AI 的加持下,未來血液病理的發展,或許能夠和近年備受重視的分子和基因診斷攜手合作,更進一步加強疾病診斷與治療品質。

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