醫學界近年來致力於開發癌症的新療法，但捷絡生技執行長林彥穎指出，由於癌症的變化數量實在太多，新療法的成功率往往只有二到四成。如果想提升治療成功率，必須要先用不同的精準檢測方法做好癌症分類，才能發展不同的治療方法，達到精準醫療之目標。
林彥穎指出，過去要判斷病患是否罹患癌症，是由病患先感覺到身體不舒服去就醫，醫生再透過電腦斷層掃描(CT)等技術發現身體上有致病組織，再進行病理穿刺或切片觀察癌細胞特徵，最終才確診癌症和治療的方式。
如何利用切片組織找到癌細胞，取樣率是重要關鍵。由於癌症組織在零期或第一期體積非常小，切片組織取樣時即有可能漏失掉罹癌的部分，加上切片組織需透過顯微鏡才看得到，需要有豐富經驗的病理醫生執行，才能即時做出正確診斷。
所幸，醫療影像數位化的技術飛快進步，讓癌症診斷有了全新的突破點。林彥穎指出，將不同的影像結合在一起變成3D影像，因為不會有遮擋的問題，可以看到癌細胞對微環境的影響，便能協助醫師在診斷中作出更好決策。
林彥穎指出，癌症的診斷原理是看細胞結構而定，組織學型態正好是3D影像最適合發揮的重要領域。將3D影像用於精準醫療的技術環境，現在已發展相當成熟，如國際醫療機構的病理分析與研究外包服務，複合年均成長率為 20%，也讓新技術更容易植入中央病理實驗室。未來十年癌症發病率不斷上升，加上病理學家和技術人員可能短缺12.5%，配合資料傳輸基礎設施技術邁向5G甚至6G的速度大幅提升，都讓3D影像在未來可望成為癌症檢測的重要依據。
林彥穎指出，AI癌症檢測的優勢就是能在大量數據中找到小量特徵，幫忙把重要的影像抓出來，讓病理師判斷，看到更多嶄新的診療數據。
以捷絡生技跟台北榮總合作的案例來看，非小細胞瘤的肺癌會分成五個型態並混合在一起，就像五種不同顏色的黏土混在一起，難以辨識，加上不同單位病理師的看法也不完全一致。如果能透過3D影像看得更清楚，經由正確的資料及學習，讓人工智慧提供更多的資訊，自然可以幫助醫師縮短決策的時間並做更精準判斷。
但由於3D影像解析度高，處理醫療影像勢必花費大量的運算資源，所以亟需強勁的運算力。林彥穎指出，國網中心的高速運算平台「臺灣AI雲」為捷絡生技提供200倍的效率，等於是一年的專案可以瞬間一天就完成，且國網中心的開發環境已經相當符合工程師的期待。但也提醒大數據的保存及使用會是一項挑戰，因為儲存空間需要更大，才能挑戰更困難的工作。
林彥穎認為建立3D醫療影像資料是台灣很大的利基，因為台灣擁有非常豐富的健保資料，且已建立許多2D影像基礎資料，但由於醫療資訊涉及個人隱私，因此會期待政府能有法規面的協助，才能妥善利用既有的好基礎，才能快速地產出成果，有利台灣在智慧醫療領域領先全球。(林佩瑩整理報導)