从数字病理图片平台到医疗图片AI开发平台，AI医疗创业公司云象科技（aetherAI）的产品发展路径，几乎就是共同创办人暨首席执行官叶肇元学习之路的实践。
台大医学系毕业后，叶肇元到美国南加州大学攻读病理学博士，期间发现，将放置组织切片的玻片扫描成数字化图片，能为病理学带来巨大改变，于是2015年叶肇元回台后，创办了云象科技。
云象初期主要的业务，便是替医院扫描病理玻片，并提供数字病理图片平台，让客户可以管理、浏览、分享这些图片。
2年过后，叶肇元观察到，AI的进展将推动病理科的数字转型，于是他又自学AI，在平台的基础之上，添加AI功能。
如今，云象的数字病理图片平台已获台大、长庚医院采用，更发展了鼻咽癌、骨髓抹片细胞分类、肺癌等病症开发项目，尝试解决各式各样能应用医疗图片的难题。
也是因为叶肇元自身的医学专业背景，让他很能掌握医界的“痛点”。
一台玻片扫描仪要价数百万元，再加上每一张图片都是以GB在计算大小，所需的计算机与软件相当昂贵，整套系统购买下来，大概需要2,000万元以上，“很贵，所以医院不一定愿意自己买。”
之后，他又看到国际上已经出现用AI来判读病理图片的案例，但在公司人手不足的情况下，他靠着线上课程，开始从机器学习概论、深度神经网络一步一步学起；再通过中研院举办的课程，结识更多有同样目标、且有技术能力的医师与工程师，推出产品的雏形，进而与医院展开合作。
举例来说，云象与长庚医院共同开发“鼻咽癌侦测模块”，就是由长庚医院派出医生来标注图片，云象负责训练AI模型，目标是自动标示出切片上有癌症高风险的区域，准确率已达97%。
因为叶肇元自身的医学专业背景，让他很能掌握医界的“痛点”。
而与云象合作的医院，不但可以满足发布论文的需求，也能够分享“产品”（如鼻咽癌侦测模块）推出后的知识产权权。
“有了成功案例、有些论文产生后，其他人才愿意跟进。”更重要的是，因为图片的标注是一门“工人智能”的苦差事，需要医师的大量投入，“因此我们一定要跟医院紧密合作。”叶肇元说。
多样产品线齐发，要做医疗界的Spotify
除了长庚医院之外，云象陆续也与台大医院合作，研发“骨髓抹片自动分类计数系统”、与美国匹兹堡大学项目合作，另外还有肾脏、乳癌等病状的项目在推进中。
对云象来说，医院不只是最关键的合作伙伴，也是产品推出后的主要购买者与用户。
然而，考虑到每个病症的AI侦测模块都是独立产品，鼻咽癌买一个、肺癌买一个、乳癌买一个，对医院来说是无穷无尽的钱坑。
对此，叶肇元认为，如果是购买单一产品的模式，就像进到苹果的iTunes Store买一首歌或一部电影；但当产品数量一多，AI产品的商业模式更适合音乐流媒体服务的Spotify的模式，订阅后就享有许多内容，且内容会不断更新。
“但产品都要走一段时间的临床，所以距离Spotify的目标还有一段距离，我们还在做第一张专辑的阶段。”叶肇元笑说。
衡量医院需求与金流，叶肇元努力改变产品商业模式。
创立5年来，云象是少数拥有多样产品线的医疗创业公司，而且还尝试从软件领域，跨到软硬件集成的领域。
目前除了数字病理图片平台之外，有机会最缓存证的产品是大肠内视镜嵌入式设备，只要加装在内视镜主机上，就能协助医师标出息肉位置。
医疗、科技两大产业沟通桥梁，跨界人才哪里找？
产品跨软硬件，自己也从医学生、工程师再变成首席执行官，擅长“跨界”的叶肇元观察，在医界与科技业间的交流，很多都只是站在河岸两旁喊话，没有人真正跨过去。“我认为，跨领域必须有一个人真正跳过去另外一个领域学习、解决问题。只是把两个领域的人放在一起效率不高，电子厂、制造厂如果只找几个医师当顾问也是远远不够的。”
叶肇元的建议是，也许让医学领域的人主动出击，会是比较好的方式，不只因为在第一线能有更贴切的观察，“毕竟没有线上医学院，要跨进医疗领域的学习的成本也比较高。”而现在也有越来越多创业公司、电子厂、制造业需要医界人才。
当这些人才有地方可去，才能放心跨界，成为弥平台湾两大产业──医疗与科技业沟通落差的重要桥梁。
成功跨界的叶肇元认为，科技业与医疗领域要克服沟通问题，就要真正到另外一个领域全方位学习。