（中央社訊）國研院國網中心與新創科技公司合作，AI強化記憶體及算圖優化的技術、發展病理AI模型，為數位病理AI技術帶來變革。

國研院表示，科技與醫療是台灣的兩大優勢產業，兩者相輔相成，智慧醫療的相關應用已遍地開花，但在數位病理的領域仍是一片新藍海。

國研院進一步說明，組織病理切片數位化後，影像解析度非常高，單一張數位玻片的解析度高達數十億甚至百億畫素，檔案最大可超過10 GB。但是發展此一技術有兩大困難，不僅資料儲存是一大挑戰，訓練AI（人工智慧）模型更是曠日費時。

為了解決這個問題，國家實驗研究院高速網路與計算中心與雲象科技合作，以具醫療影像優化架構的台灣AI雲做為基礎，運用統一記憶體及算圖優化的技術，以全玻片數位病理影像發展AI模型，讓每個專案半年的標註時間，使數位病理AI技術大幅進步，並促使台灣智慧醫療更往前邁進一步。

國研院進一步說明，和一般商用雲不同，台灣AI雲採用高速計算架構設計，每個節點間設計有100G頻寬，讓全解析度影像資料得以順暢交換處理，使得高達數十億畫素的全玻片數位影像AI訓練變成可能。

透過雲象科技的軟體及台灣AI雲合作，計算速度提高了275倍，每個專案可省下專業醫師近千個小時的標註時間，此外，可透過400倍超高解析度、零切割最完整的方式做全面檢視，大大提升了辨識的效率和品質。

此技術成果預計於今年11月國際高速計算大會（SuperComputing Conference, SC）發表。