（下）醫療AI，台灣來得及嗎？ | 美體產業公開資訊

2020年10月29日—再回過頭來看，雲象科技已成立五年，我們怎麼活到現在，並且繼續長大？首先，​我們選擇了競爭較不激烈的「數位病理」領域。提到醫療影像， ...

首先，我們選擇了競爭較不激烈的「數位病理」領域。

提到醫療影像，大家最耳熟能詳的是放射影像；放射影像已經數位化20年，累積了非常多資料，許多醫療影像AI新創公司成立時，會選擇放射影像；相反地，病理科大多尚未數位化，因此較少新創公司專注在這個領域。

雲象同時開發數位病理工作流程系統和AI輔助診斷系統，研究AI如何協助病理科醫師提高診斷效率，同時協助病理科數位轉型。因此，我們可以透過數位病理工作流程系統實現營收，支持公司持續成長。

其次，挑選AI題目時，我們選擇先從較小、較難的利基市場切入。

雲象出身寒微，是在我家人的支持下創辦的。一開始在資源拮据的狀況下，不敢選擇肺癌、乳癌等充斥巨型競爭者的領域；而往另外一個極端走，選了一個較小且難度高上許多的題目——骨髓細胞的AI辨識。

雲象科技投入智慧醫療領域五年，建立了全球最大的骨髓細胞標註資料集。圖片來源：雲象科技

這個題目，世界上沒有既有資料集，想做的人得重新收集資料；而且骨髓細胞辨識難度很高，需要的AI模型仍在持續發展，所以競爭者非常少。

雲象所建置的標註資料集是世界上規模最大的，我們的產品也即將在台灣進入臨床試驗——由於全世界尚無類似產品，因此受到血液科醫師及經銷商的高度關注。