擁抱AI面面觀 醫療應用新浪潮
2017/10/16      電子商務時報     點擊查看記者所有文章

記者/謝馭婷

演算法的進步讓人工智慧 (AI) 趨向成熟,使其能應用的範圍越來越廣泛,舉凡影像辨識到臉部辨識,人工智慧裝置更是深入人的日常生活當中,包括Apple的智慧語音助理Siri、越來越熱門的無人自駕車系統,甚至應用到人類的照護、醫療領域,其中在醫療方面更有新的發現。

■AI的醫療應用,將替人類健康照護科技上帶來新的突破與助益。(圖片來源/Shutterstock

機器學習結合大數據 共同促成智慧醫療

2016年AI在醫療領域上有重大突破, IBM的人工智慧「Waston」與東京大學醫科學研究所合作,透過AI技術,在十分鐘內就診斷出一名六十多歲的女病人其罹患了罕見疾病「急性骨髄性白血病」,並為她找出最適合的治療方法,最後順利醫治。這是日本國內第一起透過AI技術救治病人的案例,此項人工智慧醫療計畫中的「Waston」是藉由機器學習技術,閱讀了近2000多萬篇醫學研究論文,再透過比對其數據庫中相似病徵的研究資料,在極短時間內高速運算,讓Waston能輔助醫生來判斷病情。

Waston之所以能夠協助醫療診斷,主要是藉由AI與大數據的結合。AI是一種認知型演算系統,具有理解、推算及學習的能力,演算法使AI能夠更精確的判斷與解析所蒐集到的醫療數據。Waston因為本身具備超強的運算能力,再加上醫學機構提供的大數據資料,並運用機器學習技術,教會Waston大量的醫學知識,使它能在短時間內精確判斷出病人罹患的疾病並給予合適的治療方式。

機器學習是運用大數據來進行分類與預測的模型,藉由機器代替人力為的分析判讀,省去尋找關聯性的人力,此項技術可協助經驗不足的醫生,減少誤診的情況,也可幫助醫生判讀診斷結果,提高醫療效率,並在醫學研究上有所助益。

發展AI醫療  台灣前景可盼

台灣在醫療領域上擁有品質好、發展悠久的歷史,以及全面數位化的完整健保資料,加上在資訊通訊領域上台灣早已建立穩固的基石,因此,若能有效利用AI的機器學習技術,深度應用於醫療影像與病例上,以發展精準醫療,未來台灣在智慧醫療上將具有一定的優勢。

目前台灣面臨的醫療困境,包括少子化與高齡化所衍生出的長期照護問題、經濟水平提高帶動醫療需求的增加,以及醫療人力資源短缺等問題,是可以透過AI與機器學習來解決,如自駕系統發展出自動輪椅、雲端照護監測裝置和AI協助醫生診斷病歷等。此外,台灣具有數位發展持續進步的優勢,搭配IT產業也衍伸出許多新價值,如牙科的植牙導航系統,應用於牙科手術上,讓手術精確順利進。若能妥善利用AI技術,其實不需擔心AI會取代人類的工作,藉由人機合作,將能推動更多細緻且周全的醫療服務產生。