中山医院关键AI尝试 台湾肺炎诊断模型能让世界抢着要
- 台北讯
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因为台湾是世界医疗科技的领先国家，拥有世界少数完整的健保体系、素质平均且高的医师群聚，自然在智能医疗发展会备受瞩目，吸引关注。但实际上台湾医院和相关新创合作的案例并不太多，也因此中山医院这次参与台湾微软2018亚太技术年会AI产业应用发表会，可以说是台湾医疗体系和网络新创的合作典范。
中山医院发展人工智能的出发点是肺炎，现代非常常见的疾病，很多人都知道罹患肺炎后可能会发烧、咳嗽，却不清楚它有致命风险，根据卫福部统计，台湾肺炎死亡率逐年攀升，10年成长两倍，已在2016年成为国人十大死因的第三名，医师若想确认病患有没有得到肺炎、及早投药治疗，最快的方式就是胸部X光检查，从影像去判读肺部发炎的状况。然而，台湾X光专科医师人数有限，需要判读的 X 光影像又非常多，传统人力判读的方式，不仅没有效率也很容易发生疏漏，中山医院妇产科主治医师苏轩一针见血地指出现行医疗影像检查上的问题。
的确，无论何时走进医院X光室，总是会看到等候区一大群病患在排队，X光片专科医师为了消化大量的X光片，不得不加班工作、判读影像，最后导致长期过劳影响工作效率，形成一种恶性循环。「其实，X光影像判读这种重复而固定的工作，最适合交给电脑来做，」苏轩认真地说、眼神中充满改革的热情，他认为电脑应该站在第一线，利用人工智能先挑出可能罹患肺炎的X光影像，再交由X光科医师去判读，才是兼顾效率与医疗价值的做法。
命中注定的相逢，PTT认识的网友联手创造智能医疗新里程碑
苏轩脑海中的医疗AI应用充满创意，只可惜没有实践的机会，直到后来因缘际会在网络上认识牛蛙公司CEO陈泰呈，才让AI肺炎筛检有了落地的可能。
牛蛙，一个致力于智能医疗的技术团队，成军才短短3年多，就已经开发出RefiO云端药局、问8在线健康谘询平台等创新智能医疗服务。「药师的价值应该是走出药局，为民众提供药物相关的卫教服务，而不是为了生活在药局内贩售各种生活用品，」陈泰呈语气严肃地诉说着当初推动RefiO云端药局的初衷。
陈泰呈期望让医疗专业发挥最大价值的想法，恰好与苏轩不谋而合，因此两人一拍即合，AI肺炎筛检计划自此正式启动，由牛蛙负责肺炎筛检的人工智能模型建模，苏轩则居中穿线，联络中山医院、长庚医院提供病患去识别化X光影像，协助牛蛙建立公式化的模板分析。「我们其实只是在PTT上意外认识的两个人，人生就是这麽巧」陈泰呈笑说。
完整医疗体系和优秀医师团队，能让台湾在智能医疗弯道超车
除了提高X光影像判读的效率与正确性，肺炎筛检的人工智能模型，还可以外销给其他国家，作为他国提升医疗品质的产品，苏轩满怀理想地说。尤其医疗产业相对不发达的国家，经常受到医师人力不足、素质不一的限制，导致许多患者得不到正确的医疗处方和诊断结果，若能导入人工智能医疗诊断模型，势必能有效提升国内医疗水准。
只是，国外在AI医疗影像分析已经发展了20~30年之久，台湾最近2~3年才起步，难道还有市场空间？对此，苏轩的答案是肯定的，他指出，国外起步虽早却一直无法将研究成果商品化，关键就在于提供给机器学习的样本品质参差不齐，导致建出来的模型不够完善。「起因就是国外的医师素质不平均，不敢说庸医，但是确实有不那麽优秀的医生」苏轩说「要训练人工智能，如果医师一开始的诊断根本就是错的，导致病患的诊断数据中有错误，那不管怎麽训练，都还是一个无效的模型」。
人工智能，简单地说就是提供大量的学习样本，让机器从样本中去学习判读影像的能力，也因此，学习样本一定要正确、高品质，才能让机器训练出对的思考模式。而国外医师水平良莠不齐，导致提供给机器分析的样本，掺杂一些不准确的医疗数据，自然无法建立出正确的人工智能分析模型。
国外医疗数据品质不一的缺点，恰好是台湾的优势所在。台湾的医学教育严谨、训练环境完善，是世界上少有的高水准医师群聚的国家，同样一张X光影像，不同医师的判读结果几乎都一样，因此台湾的病历数据非常适合用来开发AI应用，可以建造出完善的人工智能模型。「台湾医师几乎全部都在80~90分，最烂的也烂不到哪里去，这是世界少有的。」
唯一可惜的是，台湾目前的开放数据不够多，去识别化的医疗影像通常都握在医院手上，要取得这些数据，需要相当的关系和行政流程，例如：经过医院伦理审查委员会同意，而审查时间至少要半年以上，这也成为牛蛙团队目前在开发上所遇到最主要的问题。
牛蛙CEO陈泰呈评估，一个理想的人工智能模型，样本数量至少要5~10万张，如果一家家医院去洽谈，每一家都要半年以上的时间审核，等拿到足够数量的样本时，就已经失去了市场先机，「我们希望台湾能建立出一套完整的病患数据授权模式，」陈泰呈认为，届时受惠的不只是牛蛙团队，而是整个台湾智能医疗产业，唯有开放、透明且安全的医疗数据，才能发展出领先国际的智能医疗服务。
人工智能新创没钱买好硬件，那就把数据放上云端计算吧
除了样本来源以外，牛蛙在建模上还遇到硬件设备等级不够的问题，幸好最后透过微软Azure云端服务克服硬件门槛。人工智能建模需要大量的硬件资源，而牛蛙身为新创团队，所能使用的硬件资源有限，每次建模后至少需要1个礼拜的时间，才能看到建模成果，此外，用来当作建模数据的照片又需要不断的调整、优化，才能让电脑看得懂，间接拉长技术团队建立人工智能模型的时程。
而微软Azure云端服务，采使用量计费的方式，让牛蛙团队不必一次投入高额成本购买硬件，只要将人工智能模型移到云端进行运算，就能缩短建模的时间和效率。
建立更完整的医疗数据开放体系，台湾就能成为智能医疗领头羊
台湾是全球少见医疗制度完善的国家，不只健保涵盖率广、医师平均素质高、医疗体系又完整，因此由台湾医疗数据所开发出的人工智能诊断模型，具有相当的外销潜力，而牛蛙倾力量打造的肺炎筛检人工智能模型，恰好是一个指标性里程碑，其和中山医院、长庚医院的合作模式，也可以做为AI新创和医院合作的相关参考范例。
未来，只要台湾能建立更完整的医疗数据开放体系，让新创公司可以更方便地取得去识别化的诊断数据，相信定能激发台湾智能医疗发展的新高峰，成为全球智能医疗的领头羊。
