AI 創新子宮頸癌篩檢技術

子宮頸癌是最可預防的癌症之一，但傳統細胞學檢測流程耗時且依賴人工，效率有限。GBC 與 Danner Lab 攜手打造 AI 輔助數位病理平台，自動化子宮頸癌細胞篩檢，全面提升診斷準確率與效率。

薄層抹片結合 AI 深度學習

透過薄層抹片技術，有效去除樣本中黏液與雜質，保留單層清晰細胞，適合影像擷取與 AI 模型分析。每份樣本可生成 2,300+ 高解析度影像，再由基於 Bethesda 分類系統訓練的 AI 深度學習模型進行自動判讀，快速辨識異常細胞並提供報告。

核心優勢
• 提升準確度： AI 減少人工主觀判斷，結果更一致。
• 縮短時間： 自動化分析顯著加快檢測流程。
• 符合法規： 解決台灣及美國對於技術人員每日檢片上限（≤80 片）的限制。
• 擴大應用： 支援子宮頸癌篩檢，也適用於數位病理與新藥研發。

醫療與產業的雙重突破

AI 結合薄層抹片技術，將傳統細胞病理檢測轉型為高效率、高精準度、可擴展的新世代解決方案。此創新不僅造福大規模篩檢計畫，更加速精準醫療與個人化醫療的落實。