结合新创先进AI 实现精准医疗与个人化医疗愿景

捷络生物科技CEO林彦颖。

在智能医院的发展过程，结合新创公司的先进AI技术与方案，无异是最事半功倍的聪明选择。这次智能医疗论坛的新创D talk，也特别邀请4队分别专精于3D数码病理成像、精准用药、大数据加速平台与整合性动物性实验等领域的新创公司，参与技术展示并发表专题演讲，成为本次盛会的精采压轴。

提供真3D全景病理影像，捷络生科提升数码病理检测精准度

癌症早已成为现代人的文明病，根据WHO发布于2018年的调查指出，该年全球共有1,800万新癌症病例，全年癌症死亡人数达960万人，全球罹癌比例，男性达20%，女性达17%。每年全球罹癌人数虽不断攀升，但随着诸多资源投入癌症检测与治疗开发，预估2027年癌症5年存活率可较2017年提升35%。

捷络生物科技(JelloX)CEO林彦颖博士表示，捷络生物科技可提供真3D、次微米(sub-μm)的全景组织切片检查成像。由于2D数码病理成像在检体利用率上有很大限制，相对于3D全景组织成像，其提供了相对不充足的数据亦会造成病理医师在诊断意见上的分歧。过去研究发现，2D影像的技术限制，让医师光是判断有无癌细胞，其假阴性比率就可高达15%，造成医师在医疗计划制定上的困扰，也导致部分患者错失了早期治疗的良机。

苏木紫-伊红染色切片法(H&E Stain)的使用早已超过140年，林彦颖博士就该公司的观察指出，此项目的研究委外已蔚为趋势，其年成长率达20%，而捷络生物科技的新技术在委外单位建置更容易。再来，病理学家与技术人员短缺，其未来10年短缺幅度达到12.5%。并且因不断提升的致癌率(未来5年高达25%)，所以新治疗方法及新诊断工具的开发成为当务之急。其次，药厂对个人化医疗(Personalized Medicine)抱持莫大兴趣，尤其是肿瘤学中的个人化医疗，会集中在基于组织的伴随式诊断(Companion Diagnostic)与生物标记物侦测发现(Biomarker Discovery)上。

最后，突破性数据传输基础架构技术，从3G延迟时间120毫秒发展到4G延迟时间45毫秒，再进展到5G的1毫秒与未来更快的6G网络，使得高解析的3D病理影像传输的障碍迅速地降低，因此捷络生物科技期待其独特的3D数码影像，可以进一步辅助目前的医师进行更精细的分类，提升各种治疗方法的成功率。

结合医疗大数据，医守科技透过机器学习降低用药错误风险

医守科技(AESOP)CEO龙安靖表示，该公司愿景就是「不再有用药错误」及「AI强化的处方安全」。用药错误的最知名案例之一就属西班牙17位婴幼儿因药物错混而造成全身长满毛发的「狼人症候群」(Werewolf Syndrome)，而医守科技就是要透过AI等技术，让这类的憾事不再发生。

根据统计，美国医疗错误成为第三大死因，光用药错误每年就造成150万人遭到伤害，而用药错误所造成的每年花费更高达420亿美元，而且51%用药错误来自于医师处方的出错，这部分在全球医界经多年努力但改善效果仍非常有限。有监于此，世界卫生组织(WHO)也于2017年推出第三项全球病人安全挑战：没有伤害的用药(Medication without harm)。

龙安靖表示，医守科技推出的MEDGUARD，即为透过高品质的医疗大数据与机器学习来改善用药错误的解决方案。该产品包括无痛导入的外挂警示系统、机率式机器学习引擎、回馈式学习引擎，并支持13亿笔的处方数据等特点。MEDGUARD会对医师提示不适当的处方，并依据实际案例提供建议，例如医师若误开血管扩张剂给血糖过高的病患，会建议更换成降血糖药。

采取统计，目前医师对于MEDGUARD所提出的建议，其接受率可达50%，而传统规则式方法其同意率不到5%。所以MEDGUARD解决方案的成效可达到竞争对手的10倍。该方案自2018年开始上线使用，目前有超过250名实际使用的医师。现已上线使用1年之久的医院，包括台北市万芳医院、卫福部双和医院及台北医学大学附设医院。而即将导入的医院包括美国Brigham and Women's Hospital及AHMC Healthcare医院。

发展大数据加速平台，伟萨科技促进精准医疗的可行性

伟萨科技(WASAI)生物信息资深研发专员余俊辉表示，「有大量精确的医疗数据，才有更智能的医疗AI。」因为智能医疗的发展基础为健康信息的取得与分析，随着技术、分析方法与政策等的改变，也会发展相应的技术，以实现智能医疗在健康方面的潜力。因此如何构筑健康信息环境体系，对智能医疗的发展至为关键。

精准医疗建立在基因体学、转录体学、蛋白质体学或代谢体学等分子层级诊断工具的普及，与电脑运算、生物数据库及生物学的进步上。总之，强健的基础研究是支持精准医疗时代来临的关键。而次时代基因定序成本的大幅降低，加上大数据分析，进而促进精准医疗的可行性。就以基因定序的成本来说，2015年8月其成本约需1,000美元，到2019年2月正式跌破100美元大关。

余俊辉表示，伟萨科技专注于发展大数据加速平台及软硬件整合优化解决方案，核心技术为基于FPGA的大数据数据处理加速引擎，包含针对大数据领域的Apache Hadoop与Apache Spark系统优化数据处理程序，针对生物医疗领域的次时代基因定序次级数据分析，以及在Intel架构下FPGA硬件加速的大数据数据处理专用加速芯片，能够加速数据分析达2~6倍处理效能，功耗效率可增加30%~200%。伟萨序列分析加速器Lightning BWA，其为优化原生BWA-MEM演算法搭配FPGA解决方案，为基因次级分析提供可进化的精准度。此外，伟萨科技并携手国网中心，加速台湾生物数据的分析作业。

打造TAF/GLP认证实验室，锡德斯祭出整合性临床前实验委托服务

锡德斯生医科技(SIDSCO)CEO曾敬凯表示，该公司于2018年成立，同年获得第13届战国策全国创业竞赛第二名。2019年获选中小企业处海选计划，接着获选南科TAIRA创新加速器计划，成为第二届TAIRA团队。该公司同时签订投资合约书，开始建置南科高雄园区标准厂房324坪GLP及TAF等实验设施，并预计增资新台币4,800万元。

锡德斯是以整合性临床前实验委托服务为主要经营目标，依客户委托实验内容，设计一套完整实验流程，并给予完整的实验报告及成果。曾敬凯进一步表示，锡德斯产品特点包括：整合性系统化、实时性云端化、多样化标准化之试验平台、跨领域合作推动区域联盟、病理影像大数据及AI化，以及动物癌症用药及癌症照护保健品开发。其中在试验平台上，锡德斯并设置TAF、GLP认证实验室，以提供国际性临床前试验之服务技术，同时申请成为经济部工业局认定之医药研发领域公司。

锡德斯开发出许多疾病动物模式，能还原人类疾病之病程跟疾病样态，并具备高度再现性与可大量制备特点。曾敬凯举例说明，例如在肥胖动物模式，采用免疫健全的C57BL/6老鼠进行，该模式是利用高脂高热量饲料来诱导肥胖的动物模式，待18周后将可看到内脏及皮下脂肪高度累积及脂肪性肝损伤。此外，也会针对如原位口腔癌、肝癌等疾病，透过老鼠，在其身上诱发相同病症，进行完整的实验设计，以确定所有的实验结果及数据。此外，锡德斯并开发具备完整疾病生理数值及疾病进程数据之特定疾病动物模式病理组织阵列芯片，亦即，锡德斯的服务可从实验动物设施扩及到整体大数据数据库的完整服务提供。