台灣發展AI醫療產業 關鍵待突破: 產業差異/ 系統老舊/ 責任歸屬

AI開啟智慧醫療的新紀元 2019-03-09 23:29聯合報 簡立峰 最近，比爾蓋茲對廿年後科技發展再次做預測，過半項目都與人工智慧（ＡＩ）及智慧醫療有關。研究ＡＩ需要仰賴電子資訊科技，而推動智慧醫療，需要健全醫療產業支持，這都是台灣產業強項。若電子資訊與醫療產業能成功攜手，ＡＩ智慧醫療將是台灣下一階段非常重要的產業方向。比爾蓋茲廿年前曾成功預言智慧手機、社群軟體等重大科技誕生。最近他對廿年後的科技發展再次做了十項預測。其中至少有四項與智慧醫療直接有關，包括藥丸式的腸道探測器、手腕上的心電圖、定制癌症疫苗、預測早產兒技術，這些技術都必須結合ＡＩ與醫療科技。若加上另兩項懂自然語言的ＡＩ助理、更靈巧的機器人，對醫療照護也會有所助益，ＡＩ智慧醫療相關技術就占六項，可以說是未來科技發展的重心。近來ＡＩ技術在醫療領域應用，確實獲致不少進展，其中以影像辨識、大數據分析的成果最為豐碩。醫學實務上有很多學門都跟影像科技有關，像是電腦斷層、Ｘ光判讀等，如能借重ＡＩ影像辨識與機器學習技術，將有助於提高診斷能力；以Google為例，只利用十二點八萬張的視網膜眼底影像，便可藉由機器學習成功建立診斷模型，自動辨識視網膜病變，其精準度已可達到專科醫生的程度。此外，大數據分析用於基因定序、病理資料庫分析，也可增加醫療數據的精準度與分析價值。發展前述這些智慧醫療科技，須有良好的電子資訊與醫療科技為基礎。電子資訊與醫療剛好是台灣兩大優勢產業。雖然出口為導向的電子產業，與內需市場為主的醫療產業，過去其實沒太多交流機會，但隨著ＡＩ在醫療應用愈來愈受重視，最近跨產業之間的合作也開始熱絡起來。一些資通訊大廠紛紛嘗試投入ＡＩ生技醫療領域。鴻海捐贈的台大癌醫中心已正式試營運；廣達結合雲端運算、大數據分析、機器學習及物聯網技術，開始與國際醫療研發機構合作；仁寶也布局遠距醫療、電子病歷、癌症免疫細胞等領域，緯創則是鎖定醫療檢驗與大數據整合軟體領域，並發展智慧機器人；明基友達在醫材領域也有可觀的發展成績。不過，台灣發展ＡＩ醫療產業仍有幾個關鍵問題有待突破。首先電子業與醫療業的產業結構與型態有很大差異，電子業偏向大量生產、追求高效率，醫療業則是強調精準安全、速度不是唯一，尤其醫療體系主要工作是服務病患，雖然也會進行醫學研究，但較缺乏開發產品與服務的動機，加上認證測試的程序複雜冗長，因此電子業與醫療業的合作雖然不少，但至今商業化的成果有限。其次，電子病歷資料的取得不易，即便有最先進的ＡＩ技術也派不上用場。ＡＩ要能達到精準醫療的目標，須仰賴大量且準確的資料，但目前累積大量國人健康資訊的健保資料，因涉及隱私權、責任歸屬等議題，使用限制多，加上台灣醫療體系的資訊系統一般過於老舊，且多未建置完整的雲端病歷系統，都讓ＡＩ醫療研究很難使得上力。相較於過去推動的醫療Ｅ化，醫生較少參與，最近ＡＩ智慧醫療似乎獲得更多醫療院所與醫生的關注與支持，這是一個好現象。要加速獲得進展，可考慮從醫學院階段就讓學生學習ＡＩ概念，培養跨領域人才；另一個重點也必須借重台灣在硬體的優勢，多往具備ＡＩ功能的智慧醫療裝置多所嘗試，例如可以協助帕金森氏症患者防手震的智慧湯匙、可以測血糖免扎針的隱形眼鏡等，讓台灣智慧醫療技術有其獨特性。若是電子資訊與醫療產業兩強能成功攜手，ＡＩ智慧醫療有極大潛力成為台灣重要的科技產業。（作者為Google台灣董事總經理）