高齡化社會帶來的慢性疾病、身體退化及長期照護問題,將使國家社會的醫療支出逐年攀升,同時讓整體生產力下降,引發各國正視相關問題尋求對策,研究預估台灣的醫療費用在2040年將較目前成長超過50%,市場規模也將從2013年的5.1億美元成長至2021年的66.6億美元。因應時勢所趨,經濟部技術處近日舉辦「2018台灣產業科技及政策論壇-AIoT創新科技 健康醫療新革命」,邀集產官學專家就AIoT於健康醫療產業的智慧發展,進行前瞻技術經驗交流,共同分享AIoT的產業深化應用契機。
![「2018台灣產業科技及政策論壇-AIoT創新科技 健康醫療新革命」與會的產官學專家合影。(攝影/陳復霞)](/news/2018/11/30/1538085770S.jpg) |
「2018台灣產業科技及政策論壇-AIoT創新科技 健康醫療新革命」與會的產官學專家合影。(攝影/陳復霞) |
人工智慧(AI)技術的應用在多領域興起浪潮,而在醫療照護領域,除了政府大量資金挹注在AI技術及應用的研發,也可見新創公司企圖實現破壞式創新所帶來的經濟利益。雲象科技創辦人兼執行長葉肇元醫師說明AI在醫療影像診斷應用上的衝擊,現今的大數據(網際網路、數位化)、AI(深度學習)、電腦運算(運算加速器-GPU,TPU,NPU,DLU,FPGA)相關技術已經交集,透過AI可取代勞力工作(例如歸檔),讓醫護人員可以做其他事情。他表示深度學習適合複雜的影像運算,而深度神經網路可提升視覺辨認的效能,比人類專家更能找出新洞察的部分。AI醫學影像常見的人體應用分析,包括大腦、眼睛(視網膜)、肺、乳房、心臟、腸、前列腺、骨齡、皮膚、骨淋巴結、血液等範疇,他認為所有的AI醫療影像是因應醫師需求而建立,算是輔助角色。
除了利用AI模型加上伺服器,並需要視覺化功能及電源的搭配來訓練AI預測,藉以協助醫師進行診斷;此外,從醫師的學習和個人進步,轉為由AI回饋協助匯集醫院或不同醫師的診斷治療及結果來進行資訊化學習,葉肇元預料AI將可大幅改變醫學資訊系統,以及未來照護的型態。
The Learning Corp.總經理Veera Anantha以案例說明應用AI與IoT技術重塑醫療保健服務,可減少成本、提高護理品質和增加病人參與,他同時提醒應思考到底需要什麼樣的AI?醫療應用中的AI並非新概念,昔日受限於資料庫缺乏和運算能力,而今技術到位成為AI的轉捩點,建立AI行動平台可給予個人化照護訓練及提供給醫師建議。
Raiven Healthcare公司總經理James D. Stefansic則說明AI在慢性疾病決策的應用,他認為。台灣使用資源的問題在於數據的應用,缺乏整合性系統,例如可穿戴裝置對於自我病況的照護和管理,他表示有更多的資源可於診間之外。投注成本應思考必須有最好的價值,最貴的未必最好,真正的數據可知其價值。
Tmsuk集團執行長高本陽一說明該公司產品為適用於社會的服務型(非產業型)機器人,共有四大發展方向,包括家庭、醫療、交通、災害救助/危險現場作業,可用無線傳輸方式來操控移動,突破機器人的既有技術及拓展應用範圍,他認為深度學習做得再好,若人無法判斷,就無法教機器判斷,因此藉由產學合作共同研發機器人多種多樣的可能性,而開發適合智慧城市的多款機器人是該公司今後的目標。
有鑑於雲端系統的封閉性及易受攻擊,容易造成許多損失,DCTO執行長李亞鑫提出如何以區塊鏈結合AI架構完善的健康價值鏈,形成民眾、醫院和醫師/護理人員三方的良好互動,當跨出醫院場域,進入區塊鏈領域,仍然可協助資料流通、即時分享及交換,區塊鏈具有不可竄改、可追蹤和可加密技術的特性,能提升個人隱私權和資訊安全的防護和監管效能,並且可串連保險公司或其他機構進行後續事宜。不過,他提到與醫院合作難,區塊鏈落地不易。
隨著市場規模迅速擴大,帶動國內外高科技廠商紛紛投入健康醫療市場,預料AIoT的技術與應用將會帶來顛覆性的創新與機會。基於單打獨鬥的力量有限,跨產業、跨技術甚至跨國際,期以群策群力與合作策略打造產業新動能已成為趨勢。
圖為Tmsuk集團執行長高本陽一(右一)、雲象科技創辦人兼執行長葉肇元(右三)、Raiven Healthcare公司總經理James D. Stefansic (右四)、The Learning Corp.總經理Veera Anantha(左三)、DCTO執行長李亞鑫(左二)等多位與會貴賓合影。(攝影/陳復霞)