【活動現場】「AMI&E 2022 亞太情境智能國際研討會」AI數位醫療與設計資訊學

記者/蕭扞丞

第6屆AMI&E 2022亞太情境智能國際研討會」在11月18至19日於中山大學舉辦,邀請許多國內外學者進行主題演講。第一天早上是由來自新加坡管理大學(SMU)的林一平(Lim Ee Peng)教授以及來自南洋理工大學(NTU)的陳俊賢(Chen Chun-Hsien)教授進行分享。

■  AMI&E 2022在11月18到19日於中山大學舉辦(攝影/蕭扞丞)。

人工智慧在數位醫療領域中遇到的機會以及挑戰

隨著台灣和新加坡的高齡化程度愈來愈高,以及人工智慧的研究也逐漸成熟,因此數位醫療的發展在近年備受重視,林一平教授於研討會中分享了人工智慧在數位醫療領域中遇到的機會以及挑戰。Food AI是由SMU生活全息數據研究中心的科研團隊所研發的一款食物智慧記錄系統,以深度學習的方式來進行食物的圖像辨識,幫助用戶記錄每日食用的食物。此系統還提供了API服務讓組織及企業申請使用,其中,新加坡健康促進委員會(HPB)開發的APP「Healthy 365」目前也使用該系統。

在Food AI的開發過程並非一帆風順,最初曾出現能辨識之食物種類過少的問題,由於系統涵蓋過多食物類別時,準確率可能會下降,因此初期能辨識的食物類別只有101種。為解決此問題,研發團隊開發了可擴展影像收集和標記的「食物標註管理系統(FAMS)」,根據食物名稱自動爬取影像,收集影像後進行標記,將能辨識的食物類別擴展到756種。除此之外,過去也曾出現資料集中食物照片過於複雜、資料不平衡、實際使用系統時的影像與訓練資料集差異過大等問題,研發團隊經由修正深度學習模型以及改善資料集來克服一一挑戰。

■ 林一平教授分享人工智慧在數位醫療中遇到的挑戰與機會(攝影/蕭扞丞)。

設計資訊學的研究風潮以及實例分享

接著,陳俊賢教授介紹了產品開發的典範轉移(Paradigm shift),首先分享了文化因素對於產品設計的影響,如全球化(Globalization)和在地化(Localization)等,並以顧客的情緒需求(Emotional Requirements)來說明在產品開發耗時的過程中,顧客需求已產生快速變化的問題。隨後,講者分享了結合設計思考(Design thinking)與資料科學(Data Science)的新興研究領域「設計資訊學」(Design Informatics),其在英國的愛丁堡大學(University of Edinburgh)和日本的武蔵野美術大學(Musashino Art University)等學校都有教授專門的學科課程,最後講者以個案的方式,分享了南洋理工大學在該領域的研究成果。

■ 陳俊賢教授分享設計資訊學研究風潮(攝影/蕭扞丞)。

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