AI輔助醫療診斷 聯合學習更精確

祝潤霖 2020/09/13 13:08 點閱 4314 次
杜奕瑾表示,加上醫院及國家數據,以及國際的開放資料,就是精準健康最重要的資料來源。(photo by 直播截圖)
杜奕瑾表示,加上醫院及國家數據,以及國際的開放資料,就是精準健康最重要的資料來源。(photo by 直播截圖)

【台灣醒報記者祝潤霖台北報導】「AI人工智慧可以在A、B、C醫院個別學習,透過『聯合學習』讓機制快速成長完善。」台灣AI實驗室創辦人杜奕瑾13日在「AI在心血管疾病最新發展」研討會上說,AI影像辨識不用把所有資料放在同個地方,可透過不同醫院所得出的資料進行彙整,完善AI醫療診斷的精確性。

AI做精準健康醫療

「為什麼精準健康跟ICT產業要緊密結合?因為智慧設備隨時都在收集個人健康資訊。」杜奕瑾表示,加上醫院及國家數據,以及國際的開放資料,就是精準健康最重要的資料來源。只要醫生認為在哪一塊花費很多人力、資源,都可利用AI輔助,「如新冠肺炎X光片,人類肉眼無法做判斷,AI可做出清楚區分。」

杜奕瑾指出,其實AI可以個別學習,不需要把資料通通放在同個地方,這就是「聯合學習框架」,也是健保署所使用的AI模型,讓AI在台大、北醫、北榮先個別學習,然後多家醫院一起把AI完善到最好。

「台灣未來要用精準健康取代精準醫療,醫院本身透過維持病人健康的生活,就能得到整體健康的回報。」杜奕瑾強調,讓AI醫院解決方案成為國家精準醫療的指標,需要整體大數據平台的建置,也需要臨床設施的導入,不管科技部或智慧城鄉產業,都在推展5G城鄉精準健康,希望能順利啟動台灣數位健康經濟。

AI診斷心血管疾病

「心臟血管、癌症、感染性疾病是AI醫學3大研究領域。」台北榮總副院長陳適安表示,心律不整相較以前得花費2個星期才能得出結果,現在可以快速把分析結果輸出,上百頁心電圖用人力或AI判釋,所耗費的成本及效率相差很大。

「早期偵測疾病對心臟血管疾病非常重要,所謂預防勝於治療。」陳適安說,心臟血管、新陳代謝科及癌症都可早期偵測,Apple手錶可以偵測心房顫動,但有些判讀還需要精進;台灣對穿戴式裝置也有很多研發,如何減少雜訊、更快速判讀,如何跟各醫院遠距中心做結合,是全國心臟血管中心可以互相努力的地方。

陳適安指出,精準醫療必須要先做分類,再投以不同的藥物,可以看出哪些藥物效果比較明顯(或不明顯);用AI也可以開發藥物,國衛院透過基因蛋白質篩選,找出適合治療的藥物。2020年醫療數據73天就倍數成長,與過去50年才倍增有天壤之別;當78%醫護人員覺得過著血汗生活,透過AI輔助將可望大幅改善。