AI與專家協作革新花粉症防治！成功開發實用型「AI自動花粉鑑定系統」——人機協作AI方法展現實力

圖1：「AI自動花粉鑑定系統」概覽

摘要

・琵琶湖博物館、國立研究開發法人產業技術綜合研究所、獨立行政法人國立醫院機構福岡醫院透過共同研究，成功開發出以「人機協作AI」方式實現的空中花粉飛散量自動鑑定系統。

・為克服傳統AI「在理想影像中精度高，但在實際觀測現場精度下降」的問題，本研究採用「人機協作AI方法」，由專家反覆修正AI的錯誤識別並重新訓練模型，從而建構出可實際應用的AI模型。

・將本研究開發的自動鑑定系統應用於福岡醫院2019年的空中花粉玻片樣本，成功實現了可掌握醫療現場重視的「花粉開始飛散」與「飛散高峰期」等關鍵時點的實用型花粉監測。

・本研究成果已刊登於國際空中生物學會的學術期刊《Aerobiologia》。

論文重點

透過人機協作AI方法開發實用型「AI自動花粉鑑定系統」

過去針對「無損傷、無雜質」的花粉樣本，由專家拍攝的「清晰花粉影像」，已有高精度AI自動鑑定模型的開發。本研究中，僅以現生花朵採集的花粉標本訓練的初期AI模型（Pre模型）雖具高鑑定精度，但應用於實際空中花粉顯微玻片（福岡醫院樣本）時，幾乎無法區分春季兩大花粉「杉」與「檜」。

此問題源於實際玻片中含有灰塵與其他粒子，且空中花粉常有破裂或損傷，僅以「清晰花粉影像」訓練的AI模型難以應對（領域偏移問題）。

因此，本研究引入「人機協作（Human-in-the-Loop）機器學習」新方法：由專家對AI系統誤判的影像進行重新鑑定，並更新訓練資料。針對以「杉」與「檜」為主的AI模型誤判花粉影像，以肉眼確認並修正後，作為新訓練資料加入並重新訓練，此流程重複三次，最終成功進化為與實際飛散趨勢高度相似的高精度實用AI模型。

*「檜」（指除杉以外的檜科花粉）

圖2：以人機協作AI方法開發「AI自動花粉鑑定系統」的技術路徑

融合顯微鏡玻片掃描儀與最新AI模型建構自動鑑定系統

本研究（1）應用顯微鏡玻片掃描儀自動拍攝大量玻片標本的數位影像，並（2）使用產業技術綜合研究所開發的地質樣本分析用AI影像解析軟體群進行花粉影像的鑑定與計數。透過融合兩項尖端技術，成功建構出可大幅減輕人工觀測負擔的綜合性自動花粉鑑定系統。

重現與花粉症防治需求直接相關的飛散趨勢

透過人機協作AI方法多次改良的最終AI模型（Fine3模型），對2019年2月至4月福岡醫院調查的空中花粉玻片進行自動鑑定，結果成功以與專家肉眼計數同等的精度，重現了杉與檜的飛散高峰期。此外，針對過敏初期治療至關重要的「花粉連續飛散起始時間」的趨勢，亦能透過AI模型推估並成功重現。

圖3：AI與專家空中花粉觀測值比較（福岡醫院2019年）

論文意義

1. 社會與醫療意義：提升花粉症患者生活品質並減輕專家負擔

為抑制花粉症症狀，建議在花粉大規模飛散前即開始服藥的「初期治療」。若本系統實現實用化，將可快速且低成本地提供各地區「花粉開始飛散」與「飛散高峰期」的資訊。患者可於適當時機採取預防措施，醫療機構亦能獲得診斷與處方的基礎資料。

目前日本詳細的花粉觀測，依賴具備專業知識與經驗的醫事人員每日使用顯微鏡長時間目視計數，此龐大勞力與後繼者不足，已成維持觀測的嚴重課題。本AI系統若能取代或輔助人工目視作業，將可劇烈減輕專家負擔，進而於全日本建立可持續的花粉觀測體制。

2. 學術意義：「人機協作AI」於生物影像分析的實務應用

本研究並非改良AI程式本身，而是透過專家修正AI誤判以提升訓練資料品質的「人機協作AI方法」，實證其於實際場景中空中花粉識別的有效性。此方法除空中花粉監測外，亦可望應用於花粉等微化石的自動鑑定，拓展至多項地球科學與環境科學領域。

論文資訊

標題：透過人機協作機器學習於日本實現空中花粉監測的人工智慧實務應用

作者：林亮真*、板井拓也、宮川歩夢、三村和英、押川千恵、古都英子、岸川玲子（*為責任作者）

刊登期刊：Aerobiologia

線上刊登日：2026年7月6日

DOI：https://doi.org/10.1186/s40645-025-00726-2