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与其追求极致精准 医疗AI更应从客制应用中找出利基

长庚集团从上而下全力推展人工智能的各项研究与应用。蔡腾辉

英雄所见略同,与广达董事长林百里一样,长庚集团总裁王文渊也将2018年订为AI元年。长庚大学信息工程学系教授洪哲伦表示,长庚大学AI研究中心希望透过资源集成的方式,让台湾在石化、晶圆、医疗等多种产业都可以藉由AI的力量,让产业再次升级。

现在全球每天都有10篇以上的AI论文出炉,在这样资料众多、新技术应用广的产业新生态中,要全盘了解AI也不容易。与其说要全盘了解,洪哲伦认为不如设计各场域所需的客制化AI应用内容,比方说在医学的领域上,就能够让医师更快上手。同时也认为在数据分析当道的时代,台湾医疗资料库数量虽然比不过中国大陆,但在质量与经验上,仍能够在积极集成与继续研发的过程中,找到利基项目。

深度学习与应用概念

在人工智能的深度学习方面,长庚大学信息工程学系教授洪哲伦说,透过大量学习资料,AI在某些特定领域的辨识正确率已能胜过部分单一医师。但医学总是会有例外,资深专业的医师都要透过数十年的经验累积成就专业,即便计算机学习快,但要在短时间之内养成AI达到100%的准确度还是很难。

在95%或是97%准确率之间钻研的同时,技术团队也可以协助医师该如何在这3%到5%的AI失误率当中,再次找出问题,才能真正帮医师在诊断上提升效率,也替病患的安全再次把关。

想用AI预防医学该注意的挑战

了解人身上所有的DNA数据,进而找出可能产生的疾病,达成预防或是生活方始改变,是基因研究的目标,也因此近年来在生物技术研究上,基因定序变成相当热门的题目。过去想要在1天内完成基因定序,成本约莫要1,000美元,未来一些基因定序公司希望将时间缩短至1小时之内,并且将费用降至100美元以下。

由于AI处理资料的速度比人类快,有些单位希望透过AI的力量来增益基因工程。不过在AI基因工程发展上,洪哲伦提出了几个观察方向:
一、各基因公司的资料库共享方式可能需要彼此同意,又要以安全的方式存取信息。
二、后续研发经费的筹措需要有更广和长远的目标,才较有可能获得更多资金投入研发。
三、老化基因及癌症基因等大数据内容的储存空间与方式。

AI与医学集成教育

在跨领域的应用上,认为教育基础很重要的洪哲伦说,医师普遍数理基础好,能够快速了解AI。此外,象是北医、长庚等很多医学学校都开始推行AI课程,让医师来了解和研究AI。

从2019年开始,长庚人工智能中心就从AI基础、应用、实作各开设2学分的课程,提供研究生、医学系七年级生、护理系学生来修这几门课,藉由结合AI概念的专题制作,让学生更了解AI与发想更多应用。此外,也计划要增设经理人班,让各企业的执行长和技术长了解医疗AI真正的应用面向、科别、可能会失败的原因以及限制。

蔡腾辉

DIGITIMES电子时报智能医疗主编蔡腾辉Mark Tsai
专注研究智能医疗产品技术服务导入场域时,所遇到的困难症结与如何克服要点。
精通中英德语,热爱挑战与Swing Dance。
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