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長庚醫院近年積極發展數位醫療，目前在病理診斷也有新突破。在耗時6年，克服種種難題後，率先完成國內皮膚病理數位化全玻片影像系統的建置，除了滿足遠距病理診斷外，還可提供醫師自我學習及教學用途。
臨床上，醫師取樣或切除的病人組織，會做成病理玻片，由病理醫師用顯微鏡仔細觀察，憑藉其專業訓練及知識做出病理診斷，包括良惡性腫瘤判別、器官的發炎成因與嚴重度等。但傳統玻片有保存及染色褪色等問題，經由玻片掃描儀轉換成的數位化全玻片影像，不僅解決了儲存空間問題，減少實體玻片損毀及遺失，更將染色狀況保存於最佳狀況。
為了將數位化全玻片影像應用於教學，林口長庚榮譽副院長暨顧問醫師郭承統教授，結合長庚醫療人工智能核心實驗室與皮膚科團隊，全力發展皮膚病理數位化全玻片影像系統的問世。以郭教授收集了近20年的皮膚組織病理切片來建立此皮膚病理數位化全玻片影像系統，包含了7大疾病種類，每個案例的數位化全玻片影像，皆有觀察組織形態的標準染色方法 (H&E)，針對不同細胞生化特性的特殊染色，如：組織化學染色、免疫組織染色、EB病毒小RNA片段原位雜合技術等，以及郭教授標註的病理特徵、病理描述及診斷。可幫助診斷的免疫螢光染色影像、個案的臨床表現及皮膚鏡變化等，也被一併匯入系統中，以達到良好的臨床病理整合。
長庚醫療人工智能核心實驗室主任郭昶甫醫師表示，所有的實體玻片都經過玻片掃描儀形成全玻片影像，存於長庚醫療人工智能核心實驗室。
林口長庚溫明賢教授表示，長庚皮膚病理數位化全玻片影像系統為林口長庚與雲象科技公司攜手開發的成果，有多項重要特徵，包括：(1)完整的病理特徵註記，以幫助醫師自我學習；(2)輔以臨床病灶影像，以強化臨床病理整合；(3)完整搭配其他特殊染色，以強化診斷；(4)當醫師需要查找特定疾病的病理特徵時，此系統可作為高可近性之快速參考工具。
雲象科技公司創辦人暨執行長葉肇元醫師表示，此次與林口長庚合作，是對於像郭承統教授這樣大師級的專家累積了數十年的知識及經驗，透過數位科技進行典藏的最佳示範。從患者的外觀記錄到最終的病理判斷，包含了案例照片、數位病理組織玻片影像、精確的診斷以及詳細的標註說明，都被完整地整合進這套系統。
林口長庚吳俊德副院長表示，希望能將這套皮膚病理數位化全玻片影像系統，推廣至國內及國外皮膚及病理學界，讓醫師能突破時空限制，隨時隨地存取線上教材，大幅提升醫師在皮膚病理學領域學習的效率，有效提升專業能力。 |
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