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【林启万专访】高龄社会的精准医疗方向 需搭配人才培育和大数据分析(之二)

在科技辅助医疗健康的领域,工业技术研究院生医与医材研究所所长林启万认为,前沿技术与既有资料分析同样值得投入。蔡腾辉

希望发展智能医疗技术与应用的同时,各界也都相当关注人才培育与毕业后衔接上企业职务的问题,对此,工业技术研究院生医与医材研究所所长林启万认为,要培育人工智能人才需要相对久的时间,尤其要集成信息智能和医疗专业,目前与跨研究单位与大专院校都有合作,工程师也都能够移地训练与进修。同样也认为,在高龄社会中,大数据分析即能够找出许多可以研究与应用的题目。

智能医材发展需学研单位技术交流 搭配认证工厂

工研院不断加强研究单位与产业之间的连结与发展,在智能医疗领域当中,就有药物与器材开发,此外也针对特定应用的计画,提供深度培训;工研院信息与通讯研究所不仅自己开设AI学程,也与交大、清大人工智能学程合作,工研院的工程师也能去清大交大进修。

在联结产学应用上,现在也有部分课程开放给大学生选修,此外也与台大人工智能中心教授傅立成和台大医院共同合作,在癌症研究方面也跟成大携手。此外,目前工研院生医所有8个GMP、 GTP工厂,这对于医疗器材创新、药物设计、生产培训的产业生态链都希望能给予实质的帮助。

高龄社会 AI可以帮助的面向 从基础来更快见效

台湾再过5年,65岁以上的人口数将占总人口20%,也因此如何让长者活得健康,也是现在医疗照护AI希望推动的面向,然而营运模式、经费、照护人力、年金、保险都需要有更细腻的搭配。对此,林启万认为,除了AI的技术与应用以外,照服员的服务、与长者之间的互动也都是重点。比台湾高龄化更严重的日本,目前有许多外籍医疗健康照护人士的加入,但是否引进人力就可以解决问题,各国也有不同的限制。

在引进人力之前,大数据分析的力量还是有机会能够提供台湾一些长照政策制定的依据,比方说,从预防医学的角度切入,除了增加健康长者的人数、减少卧床时间,藉由医疗物联网科技提升与落实口腔健康,并追踪个人健康资料,有助于让长者持续健康。从过往经验可得知,若从75岁开始卧床,牙齿会逐渐脱落,而营养摄取也会开始有变化,因而得出「牙齿的余留数目与卧床年岁」之间的相关佐证。也因此,林启万表示,资通讯在医疗健康照护领域,除了AI等前沿技术研发,在过往累积数十年的资料分析上,角色将越来越重要。

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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