我們所知道的Python課程只有機器人,但你知道嗎?現在它還開始影響到醫療行業了呢!
你知道嗎?現在用Java、UI及Python課程構築的人工智慧,正在帶給「白色巨塔」重大改變,但這波 AI 熱潮到底走了多遠,對醫療行業內生態、投資的影響,又是什麼?美國網站 CB insights 日前發表報告,整理出 9 大重點,描繪出目前發展。這份《Top Healthcare AI Trends To Watch》報告指出,「圖像辨識」是 AI 醫療的最好例子之一。例如日前 Google DeepMind 宣布,其研發的神經網路已經能辨識出 50 種眼部疾病,準確度媲美醫生。
另外,製藥公司開始試著透過深度學習開發新藥,例如默克(Merck)集團和新創公司 Atomwise 合作,已來台設點的英科智能(Insilico Medicine)則和 GlaxoSmithKline 攜手。從投資趨勢來看,AI 醫療新創也越來越受到矚目。2013 年起,美國 AI 醫療新創募資超過 43 億美元,投資件數 576 件,在所有跟 AI 相關的募資領域裡,數量居冠。
美國 AI 醫療新創團隊募資案件數,在今年第二季達到高峰。(Source:CB Insights)
但發展醫療AI的最大障礙之一,就是需要讓現行「不存在」的流程趕上既有發展,以及嘗試這些發展中的新科技。「像是在美國,並沒有統一規格、存放的病患檔案和數據,當病人傳真或用Email寄送檔案時,這些手寫資訊、PDF檔該如何擷取出資訊,會相當具有挑戰性。」但蘋果已經注意到這個現象,找上許多合作夥伴,要解決電子病歷問題,並把電子病歷掌控權放在病人手中。
1. AI 成為一種「醫療設備」
美國 FDA 開始陸續通過 AI 軟體的影像診斷許可。今年 4 月,FDA 認證 AI 軟體可以在沒有專家協助提供意見的情況下,單獨判斷病患是否罹患糖尿病導致的視網膜病變問題。這套 IDX-DR 軟體能辨識出 87.4% 的嚴重糖尿病視網膜病變。新創公司 Viz.ai 也被許可分析和辨識潛在中風機率。通過 FDA 審核後,這間新創募資了 2,100 萬美元 A 輪資金,投資人包含了 Google Ventures;GE 奇異支持的新創 Arterys 在去年通過 FDA 審核,能用雲端 AI 平台分析心臟影像。今年則通過用 AI 判斷肝臟和肺部損害分布狀況來診斷癌症。AI 診斷快速通過官方許可,帶來不少商機。2013 年起,有高達 70 間 AI 醫療影像和診斷公司成功募資,件數超過 119 件。
2. 挖掘非典型的風險因素
用神經網路來分析視網膜影像和聲音波紋,有可能有潛力能幫助判斷心臟病的風險。Google 去年在 Nature 期刊發表論文,能透過神經網路學習辨識視網膜影響,用以找出心血管的潛在風險。這篇研究指出,透過視網膜影響,不光是能看出年齡、性別、吸煙等風險因素,甚至還能量化出一些未曾發表過的因素。
另一方面,Mayo Clinic 和一間以色列新創公司 Beyond Verbal 合作,從罹患冠狀動脈疾病的病患身上,找出獨特聲音特徵,發現其中兩項特徵和罹患疾病高度相關。一間新創公司 Cardiogram 甚至表示,他們可以從心跳變化的速度來判斷是否罹患糖尿病,準確率高達 85%。
3. 蘋果公司衝擊臨床實驗
蘋果正在用 iPhone 和 Apple Watch 打造治療研究生態系,而大數據將會是 AI 應用的核心。2015 年起,蘋果發表了兩項開源架構:ResearchKit 和 CareKit,用來幫助臨床試驗招募病患和遠端監控健康變化。這項架構允許研究者和開發者打造醫療 App 觀察這些受試者的每日變化。像是杜克大學開發了一款結合臉部辨識演算法和 iPhone 前鏡頭的 App,能記錄自閉症孩童的行為。還有一款有上萬人使用的 mPower App。利用手指運動和腳步分析來研究帕金森式症病人,並讓這些檔案能更廣泛地的被研究社群使用。今年 1 月,蘋果宣布 iPhone 使用者接下來都可以透過旗下的「健康」App,從他們的合作機構中取得自己的電子病歷,包含過敏等資訊。6 月份,蘋果再發表健康紀錄 API 給開發者,由使用者自主選擇,是否提供個資給第三方應用和醫療單位。
4. 大藥局的 AI 轉型記
傳統大藥商正積極和 AI 新創尋找可能性。今年 5 月,知名藥廠輝瑞(Pfizer)宣布和新創公司 XtalPi 合作,後者是一間由騰訊和 Google 支援的 AI 公司,希望能改善小分子藥物的製程,以及開發基於運算而設計出的新藥。另外,諾華(Novartis)、賽諾菲(Sanofi)和默克等大藥廠也紛紛和 AI 新創公司合作,希望能開發出治療腫瘤和心臟病的新藥。雖然很多 AI 新創公司都還在早期階段,但這些大藥商還是希望能賭一把,透過演算法來開發新的製程和藥物。
5. AI 需要醫生
AI 公司需要醫療專家「詮釋」影像,教會演算法如何判斷異常。Google 旗下 Deepmind 公司在兩年前開始和眼科醫院合作,有高達 94% 準確率,能判斷近 50 種眼部疾病。而這還只是第一階段的成果。Deepmind 投入大量時間標籤化和整理視網膜光學斷層掃描(OCT)檔案,他們將約 14,884 張斷層提供給眼科醫師和驗光師,進行初步判斷。對美國來說,讓高薪醫師只做這些事,顯然不划算,但美國國家衛生研究院(NIH)正在幫忙做這件事。今年 7 月,他們釋出來自超過 4,400 名病患的 3 萬 2 千張斷層掃描,而這些病患的損傷部位,都已經由放射師判斷過。NIH 表示,這是目前最大量的檔案釋出。另外,奇異公司和西門子也正在進行大規模的醫療檔案計畫。奇異在今年 5 月拿到一項專利,能運用機器學習分析顯微鏡下的細胞種類。
AI 公司需要醫療專家「詮釋」影像,教會演算法如何判斷異常。Google 旗下 Deepmind 公司在兩年前開始和眼科醫院合作,有高達 94% 準確率,能判斷近 50 種眼部疾病。而這還只是第一階段的成果。Deepmind 投入大量時間標籤化和整理視網膜光學斷層掃描(OCT)檔案,他們將約 14,884 張斷層提供給眼科醫師和驗光師,進行初步判斷。對美國來說,讓高薪醫師只做這些事,顯然不划算,但美國國家衛生研究院(NIH)正在幫忙做這件事。今年 7 月,他們釋出來自超過 4,400 名病患的 3 萬 2 千張斷層掃描,而這些病患的損傷部位,都已經由放射師判斷過。NIH 表示,這是目前最大量的檔案釋出。另外,奇異公司和西門子也正在進行大規模的醫療檔案計畫。奇異在今年 5 月拿到一項專利,能運用機器學習分析顯微鏡下的細胞種類。
6. 中國 AI 醫療發展越來越好
今年 1 月,中國在 AI 醫療新創募資案的數量正式超越英國,成為全球第二高的國家。加上中國政府去年喊出,要在 2030 年成為 AI 研究領域的領導者,讓被列出計畫的「醫療」發展前途看好。像是科技巨頭阿里巴巴、騰訊都對健康領域伸出橄欖枝,尤其是中國近 3.8 萬間醫療機構都有微信帳號,其中六成讓使用者可以直接掛號、兩千家接受微信支付,被外界看好能打入醫療市場。不過,中國和美國都有「醫療建檔」的問題,為了解決這個現象,中國政府已經著手建立好幾個區域醫學中心,統一病患數據。「台灣醫院的資訊整合能力,還是比較領先,」大仁集團總經理張文信認為,雖然在資本支出和市場商機不如對岸,但健保資料庫的數據、醫師素質和資訊整合能力,都會是台灣醫療機構能夠輸出、領先的關鍵優勢。
7. DIY 在家診斷興起
AI 讓智慧型手機和穿戴式裝置變成強大的在家診斷工具。新創公司 Healthy.io 宣稱,他們讓尿液分析跟自拍一樣簡單。他們的第一項產品:Dip.io,可用傳統的驗尿試紙來判斷是否有尿液感染。藉由智慧型手機的鏡頭,演算法會以不同光線的情況來解讀試紙,目前已經在歐洲和以色列販售,最近也被 FDA 核可。另外,SkinVision 則強調,他們可讓智慧型手機觀測皮膚狀況,判斷是否罹患皮膚癌。
AI 讓智慧型手機和穿戴式裝置變成強大的在家診斷工具。新創公司 Healthy.io 宣稱,他們讓尿液分析跟自拍一樣簡單。他們的第一項產品:Dip.io,可用傳統的驗尿試紙來判斷是否有尿液感染。藉由智慧型手機的鏡頭,演算法會以不同光線的情況來解讀試紙,目前已經在歐洲和以色列販售,最近也被 FDA 核可。另外,SkinVision 則強調,他們可讓智慧型手機觀測皮膚狀況,判斷是否罹患皮膚癌。
8. AI 幫忙省成本、增加醫療機構品質
醫療機構最重要的價值,應該是以「病人」為核心,不過這些經營者的想法,往往是希望能用「最低成本提供最好服務」。AI 新創 Qventus 宣稱,他們的演算法會比對醫師面對相同疾病時的處方和處置,透過和醫院合作,成功降低了 40% 的不必要花費。
9. AI 聊天機器人能代替心理諮商嗎?
心理諮商的費用相當高,因此有新創團隊思考用 AI 聊天機器人,改變民眾的負面想法和行為,包含情緒追蹤和數位健康日誌等,專注在認知行為療法領域。例如這間 Woebot 新創,已募資 800 萬美元。表示並非要取代傳統療法或人際互動;Wyse 募資 170 萬美元,已經在 iTunes 上推出能舒緩焦慮和沮喪的聊天機器人;X2AI 則表示,目前有高達 400 萬付費用戶和他們的聊天機器人對話。不過也有專家批評,「AI 對於心理學一無所知,就像笨學者一樣。」儘管 AI 在製藥、診斷、研發等領域都有所進展,但想「了解人心」,對於目前的人工智慧進展來說,或許還有一段長路得走。
(本文由 數位時代 授權轉載;首圖來源:shutterstock)
延伸閱讀:
文章標籤
全站熱搜
