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疫情催化医疗AI加速 边缘运算开挖健保金山

疫情催化医疗AI加速 边缘运算开挖健保金山

由前总统陈建仁、国家发展委员会副主任委员高仙桂、科技部次长林敏聪、中央流行疫情指挥中心专家谘询小组召集人张上淳、台大医院院长吴明贤、台北医学大学附设医院院长陈瑞杰、三军总医院院长王智弘、台北荣民总医院副院长陈适安、台北慈济医院副院长郑敬枫、国内医药大学附设医院主任许凯程等多家医学中心长管与台湾人工智能实验室(Taiwan AI Labs)创始人杜奕瑾,共同启动「台湾联合学习医疗联盟」。

台湾医疗数码转型 联合/联邦学习来助力

从2017年回到台湾,希望藉由AI协助台湾在智能医疗、智能城市、人机界面等三大领域数码转型与找到下一波产业发展动力的杜奕瑾分享,医疗人工智能发展至2020,进入市场的商业化与医疗院所的真实使用最为重要,而这些都需要与政府机关、过内外隐私和GDPR等法令调合息息相关。

同时看好,联合学习/联邦学习(Federal Learning)的边缘式概念,能够将去中心化的医疗数据和数据,有效串接,不仅能够给予医疗AI足够的数据训练,同时也保有医院本体的数据自主性。

从健保数据库、卫福部生物数据、科技部生医数据库等国家资源,到医院的门急诊、住院、护理、手术、用药纪录,再到个人生活、生活环境、居家照顾的纪录,精准健康与智能医疗的发展,方方面面都需要医疗与科技紧密的合作。

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过去几年,国际科技大厂积极切入的云端运算(Cloud Computing)台湾或许尚未展现实力,然而在未来的智能医疗等垂直领域的边缘运算(Edge Computing),将有机会成为全球霸主。

目前台湾人工智能实验室与波士顿大学、麻省理理工学院等多跨国医疗机构有许多联邦学习的研究,也希望从跨院、跨科的合作,助医疗数码转型一臂之力;希望藉由联合/联邦学习的平台,在保障医疗隐私的前提下,集结顶尖医师专业与串联医院数据,融合各机构之间的数据交换效率,进而让数据的发现、分析、服务都有共同的标准,让各界能放心与全力投入。

COVID-19议题多 去中心化的医疗AI发展快

2020年2月底开始大量传播的COVID-19(新冠肺炎)疫情防治上,Taiwan AI Labs已有如病毒株疫调追踪、接触追踪数据分析、开放App等去中心化的防疫应用,杜奕瑾认为,利用去中心化的方式,民主国家在隐私数据防护的大前提下,也可以有完美防疫。

此外,像是肺炎影像自动分析、罕病听损家族分析、家族带源确诊、帕金森氏症的风险预测等领域,都已有透过联邦/联合学习的应用;在老药新用方面,也与食药署有诸多讨论,也收到食药署许多法规认证的信息建议。

台湾的数码经济发展,最终必延伸至产业应用,软件人才的培育也有助于建立精准健康产业,更在拥有全面远景的智能医疗发展上,透过好的问题、数据、团队、算力,进而定义问题、训练模型、导入临床、法规申请,以及从云端/地端上的AIoT与5G服务,赋能未来的医疗健康照护产业。

延伸阅读:【健保署长李伯璋专访】面临ICT敲碗要数据 李伯璋:数据要给得完整才有意义(之一)

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