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断链之后
 

【胡德民专访】集成计算机科学技能与跨域知识 微软助新创研商应用多工发展(之三)

台湾微软专家技术部暨微软新创加速器总经理胡德民认为,超级算力能提升各式新创的研发效率与产业应用广度。李建梁

藉由Azure AI平台拓展、人工智能模型跨领域垂直深化、更多应用程序接口(API)与套件开发等服务来加速新创发展,微软辅导的第1期新创团队共有14家,其中亚大基因科技、神经元科技、洞见未来科技3家新创聚焦智能医疗发展。针对新创发展部分,台湾微软专家技术部暨微软新创加速器总经理胡德民认为,除了计算机运算、机器学习等科技底层技术以外,新创与产业之间的合作与互动,也会是新创成长的关键。

数码医疗需求大爆发 造就智能医疗生医新创萌芽契机

「过去智能医疗的研发和生态距离新创非常遥远」,然而随著医学数据量越来越多,医疗院所希望针对目标数据有意义地分析,也因此算法、统计模型的需求应用而生。这都需要根据静态和动态影像分析,解构影像与影片,让计算机系统学习过往资料、快速运算,进而达到未来预测。

而运算就需要设备与算力,云端储存设备与云端计算技术的进展,也让智能医疗动能大爆发。运用水电等基础建设的概念,落实过往可望不可及的世界级算力,让智能医疗成真。胡德民同时也提到,集成大数据清理和分析的下一步人工智能,最终希望提供的不是事后分析,而是事前预测。

以医疗来说,若能在生病前就避免疾病发生,人类将更健康;在感染疾病时,也能以更成功与准确的疗法因应,而这都需要医疗数码转型后的产业共同努力。与过去医生诊断时,依靠个人的经验与天份不同,未来的计算机系统辅助,藉由数据驱动的数据决策模型,更能让经验丰富医师的智能系统化地传承,进而提升医疗质量、扩大照顾范围。

AI加快数据应用 进一步深入认知和五官应用

希望藉由平台的方式集成计算机运算效能,提升智能医疗团队发展速度;此外,包括数据科学家与人工智能工程师等人才也都有机会随著数据产业的发展,从人力资源变成战略资源,也因为数据科学家居指可数,如何妥善配置这些人才到关键的应用场域,也成为未来产业关键的议题之一。

各界也都希望从认知、AI、大数据等多方面来协助完善智能医疗生态,包括持续累积数据、影像,进而让分析模型与预测更准确等;再者未来也可望提供以人工智能取代人类五官的认知服务,也就是帮忙听说读写。认知服务与图象辨识也有很大的关联,包括许多人熟知的眼底镜与糖尿病之间的应用,透过深度学习找出共通病灶,建立侦测模型。同时也期待未来5G落地后,医疗诊断与远距各式研发、教学、诊断、治疗,会有更好的应用。

大数据未来:基因研究、院前中后生态

胡德民倡议「把AI用在善良的地方」 (AI for Good),也希望藉此能在各场域中落实人工智能。在医疗的前端,也就是健康与人类基因研究上,强大的计算机运算系统,也让基因分析等机器学习计画有很大的突破,微软的新创团队亚大基因也跟北医合作相关计画,而中国华大基因库也在切入黄种人基因库的研究。

除了前段研究以外,人工智能在中段围绕在医疗场域的流程优化也可以帮得上忙,为了不让护理师过劳,计算机辅助系统在书写、交班都能应用。技术与应用范围牵涉了感知、病人跌倒侦测、场域活动追踪、病人在加护病房翻身情况、医嘱护理纪录云端化等,让不必回到护理站再誊写,将有限精力放在病患身上。在医院场景可以用AI创造全新用户体验,到院外也有集成手机、穿戴式装置的医疗物联网体验,落实长时间的追踪和减少医疗资源浪费。

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