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生医新创短小精悍 张善政呼吁经验传承形塑AI团队

张善政认为筹组智能应用创新国家队,刻不容缓。蔡腾辉

针对人工智能用于医学影像、病历编码、自由文字、生理数值等不同领域的发展,国家生技医疗产业策进会会长张善政认为,台湾医学专家的领域知识传承相当重要,同时也勉励集成资源与技术的新创,速度要加快,才能接上世界脉动。

医疗AI影像与形塑大团队

在X光、CT、MRI等检查过程中,张善政表示,透过人工智能影像分析,能够最直接替病理科医师降低工作负担,然而也认为,即便人工智能等科技越来越准确,但在病患病情诊断、治疗过程、康复成效等复原过程中,医师给予的关怀还是相当关键。

张善政说,医学人工智能的学习模块,如果能由集结台湾产官学研医的大团队来开发,有效融合软硬件技术与医学领域知识,这将成为台湾未来的发展关键。也就是由拥有20至30年医学检查与诊断经验的专业医师,透过协助软件开发团队,标注影像、协助分类生理讯号、病历编码等方式,将经验传承给人工智能,让台湾在国际竞逐的人工智能应用领域中,极大化医学智能化与形塑未来可能的医疗AI技术输出。

技术与资源都有了 新创怎么走

针对新创、政府、大企业、创业投资资金的融合与发展,张善政认为这可分为2个部分:「以技术为主」和「以资金为主」方式。象是科技部、资通讯企业、天使资金给予学校和新创团队不少研发经费,这就属于「资金挹注」为主,然而从过去的经验看来,能够成功技转的成功案例还是少数。

另一方面,在「技术融合」方面,许多创业团队都会寻找业师与产业前辈加入团队,张善政看好在这样经验传承、技术融合、产品较有依循地商品化过程中,新创团队不仅能更了解市场脉动,同时也可以有较为完善的财务计画。

在有了技术与资源之后,张善政认为,新创应该活用弹性高、灵活快、创意多的团队特性,在技术效率集成之下,快速做出原型品,接著与国际资金和台湾制造实力强大的资通讯大企业合作量产,进而完成服务商品化与透过比赛、媒合会、展览等多元管道营销至各市场。


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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