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2019医疗AI首重数据分析与安全防护

台北医学大学医学科技学院院希望透过信息集成与跨界交流,让医疗人工智能的发展更加完整。蔡腾辉

台湾2018年智能医疗发展如火如荼,包括长庚医院建立了AI实验室,影豹科技与云象科技等许多新创团队都推出高准确度的医疗影像辨识技术。而针对2019年的智能医疗人工智能趋势,台北医学大学医学科技学院院长李友专认为有三点可以注意,包括了大数据、医疗与健康、安全防治。

在大数据部分,李友专认为,产业不用害怕人工智能会有取代人力之类的事情,反而应该积极拥抱人工智能这样的计算机技术,才会有更多贴近需求的解决方案成形。

医疗与健康部分,藉由数据收集和分析,进而促成精准医疗、预防医学、临床试验,使得严重疾病也都能够提早发现和及早治癒。

安全防治领域,则由人工智能的分析与管控,让医疗变得更加安全。包括了诊断过程、用药提醒、行政程序等等。而此领域,也是国际卫生组织(WHO)的5年重要计画之一。

政府政策与医疗人工智能发展

李友专认为,人工智能医疗应该要是政府政策研究基金的重点。以现在台湾整体新台币1兆9,000万元的政府预算来说,医疗就占了7,000亿元。而每年持续成长5%的情况下,那不就是6年过后就几乎占了整体预算的一半。

李友专提到,美国一年有3兆多美元的预算在医疗上,若是用在台湾,可以用好几十年。然而,政府并没有这么多预算,必须要正视预算分配及有效运用这件事。在资源有限的状况下,投资必须要更有效率。在人工智能医疗的整体发展上,政府应该要更加重视,并且有更多完整的政策计画。就可以改善「因贫而病;因病而贫」的状况,甚至是让这样的状况消失。

在医疗预算的区块,李友专举精准医疗发展的例子。1台质子精密仪器就要耗资新台币50-100亿元,若是全台20多家医学中心1家1台,那大概就要2,000多亿新台币。但政府预算只有7,000亿元,因此全靠补助是不太可能的。此外,这些精密仪器的检查也需要病患自费。即便口腔或是乳癌等治疗有补助,但很多都是一次性的预算,较无法长期永续经营。

此外,李友专也提到,不应该单就「年龄」为基准,让65岁以上的民众就拥有特定的医疗资源。这样相形之下过于简略的「一刀切」作法,其实无法让资源做更有效地运用。

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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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