在醫院的病理科，每天都有成千上萬來自手術、切片的組織玻片等待醫師判讀。然而，傳統的病理診斷流程是用人工判斷，必須高度依賴醫師經驗。以骨髓抹片為例，醫檢師需在顯微鏡下數細胞，視野中可能有數十甚至上百個細胞需要分類，「同一個片子一個人數 3 次，3 次結果可能都會有點不一樣。」雲象科技創辦人葉肇元指出。
成立於 2015 年的雲象科技，正是看準這一痛點，將傳統的實體病理切片，透過掃描儀轉換為可在電腦上檢視、分析與管理的數位影像，並結合 AI，協助病理醫師進行診斷，轉變成數位病理（digital pathology）。
如今，雲象科技在台灣採用數位病理轉型的醫院中，市占超過 70%，更成功將觸角延伸至德國、日本等國際市場，海外營收已占總體的 40～50%。2022、2023 連 2 年的營收達 3 倍成長，2024 年登錄興櫃。
骨髓抹片市場規模太小，判讀準確率逾 9 成卻沒人用
其實，雲象一開始並非直接投入數位病理，他們首先做的是骨髓抹片判讀的。在影像判讀中的資料累計 300 多萬筆標註，將判讀準確率從 60% 提升至 90% 以上，但這項技術卻叫好不叫座。
「最早我只想著解決醫界的問題，沒有想說什麼樣的問題才能支撐一間公司走下去，」葉肇元坦承，骨髓抹片市場規模太小，全台灣一年就一萬件而已。
技術上的成功，未必能轉化為商業性，「醫院需要要做幾十種癌症的診斷，我只幫了他其中一種，」葉肇元解釋，要突破就必須找到更多診斷場景。
用 AI 輔助診斷，讓病理科醫生主動幫忙說服醫院
另一方面，醫院病理科已習慣傳統玻片，數位化還得添購掃瞄器、電腦伺服器等設備，數位病理系統不是替代舊設備，而是加碼投資，如果沒有明顯的外部效益，會讓醫院難以接受。
雲象的突圍之道，是用 AI 驅動病理科轉型。「這就像有了 Instagram 和 Snapchat，突然每個人都想買智慧型手機而不是傳統相機。」AI 徹底改變數位病理的價值主張，從單純的效率工具變成能幫醫師做出更好決策的智慧助手。
結果，那些體驗到 AI 威力的病理科醫師，搖身一變成內部最有力的推動者，主動幫雲象說服醫院採購部門，共同將預算編列出來。
在 AI 跟產品服務擴展雙管齊下，雲象如今已擁有超過 20 個 AI 輔助診斷產品，包含肺癌、胃癌、鼻咽癌、乳癌等癌症偵測。
創業為解決病人需求，但卻被幾十個創投拒絕
回想這些年的創業，葉肇元卻說，自己沒有經歷過「要放棄」的時刻。
醫學背景出身的他，赴美國南加大攻讀博士期間，為了解決生物實驗室的問題，開始自學程式設計。當他解決其他專業程式設計師都無法解決的問題後，他開始幫校內教授解決醫學影像辨識的技術難題，亦成為創業的雛形。
創業的起心動念，是覺得「這個解決方案會有人需要」，但台灣的環境未必適合新創，何況雲象的數位病理產品，本質上是軟體公司，這在台灣的經營更添難度，創業初期沒有業界前輩可以請教，可說是摸著石頭過河。
談起當初是否有想像現在的榮景，他沒有宏大的創業願景，甚至不確定公司規模，「跟幾十個創投聊過都不投，這算不算困難？在那個當下可能覺得是困難，但是後來就發現，其實不可能什麼事情都會順，或者應該講，絕大部分的事情，我認為都不會順。」
「如果會想這麼多的話，可能就不會創業了，」葉肇元不是依循完美計畫，而是看到機會、相信自己能力，然後勇敢嘗試。
核稿編輯｜林庭安
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