AI辨識病理樣本改善分子檢測 精準醫療再躍進

近期，人工智慧（AI）在醫療領域的應用持續擴展，尤其在精準醫療檢測方面，AI 工具正發揮關鍵作用。Aignostics 公司推出 HETA Clinical 系列 AI 產品，旨在透過分析數位病理影像，評估組織樣本中的腫瘤含量與整體品質，進而降低後續分子檢測的失敗率。

根據病理學家的估計，目前有高達 10% 到 20% 的分子檢測會因組織樣本缺乏足夠腫瘤細胞而失敗。這種情況常導致患者需要重複進行切片檢查，並拉長診斷所需的時間。Aignostics 的 HETA Clinical 產品系列能協助實驗室處理新接收的病例，加快樣本處理速度，並在進行分子分析前確認組織樣本含有足夠的腫瘤細胞量。該公司病理學副總裁 Rosemarie Krupar 指出，HETA Clinical 讓實驗室工作流程更為快速，AI 在量化腫瘤含量和有絲分裂計數等測量指標上，能提供穩定且大規模的數據，讓病理學家得以專注於需專業判斷的工作。

HETA Clinical 產品是基於 Aignostics 旗下用於空間 H&E 組織分析的 HETA 平台（前身為 Atlas H&E-TME）所開發。在最近的研究中，HETA 平台在多種腫瘤類型中的細胞分類表現，已達到或超越病理學專家的基準。該系列產品目前歸類為 Research Use Only（RUO），亦即僅限研究使用，不得用於臨床診斷。

在基礎設施方面，癌症基因檢測公司 NeoGenomics 擴大了與 Indica Labs 的合作，運用 HALO AP 平台來強化其數位病理基礎設施，以加速 AI 驅動的診斷發展。Indica Labs 執行長 Steven Hashagen 表示，這項合作將結合 NeoGenomics 的精準醫學專業與 Indica Labs 的數位病理平台彈性，共同建立一個具備 AI 應用能力的基礎架構，以因應生物標記和伴隨式診斷領域的快速進步。HALO AP 平台在歐洲、英國和瑞士已獲得 CE-IVDR 體外診斷使用標誌，但在美國目前同樣僅供研究使用。

為了確保醫療 AI 工具的安全整合，美國猶他州正在其監管沙盒（監管機構為鼓勵創新，特別提供新興技術在受控環境中進行測試的機制）中實施一項 AI 工具驗證模型。參與此模型的 AI 技術在部署前，都必須經過獨立的外部評估。這項措施旨在安全地將 AI 整合到醫療服務的提供中。