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醫療AI商業模式不用急 英藥廠AZ資訊長:先統一格式與歸類疾病成因

在醫療AI的SaMD產業中,阿斯特捷利康(AstraZeneca)全球醫療資訊長Dr. Mishal Patel力推「數據公平」概念。蔡騰輝攝

智慧醫療產業當中,除了醫療流程改善以外,最近興起許多討論話題以及落地應用的人工智慧就屬於一種「軟體醫療器材」(Software as a Medical Device;SaMD),而在軟體產業中,也有許多科技大廠紛紛推出「平台即服務」(Platform as a Service;PaaS)的概念,對於醫療產業來說,這樣的商業模式算是較新鮮,但過往也有影像儲傳系統PACS、醫院資訊系統HIS、護理資訊系統NIS問世,但都未及現下火熱的AI技術。對此,英國生物製藥公司阿斯特捷利康(AstraZeneca;AZ)全球醫療資訊長Dr. Mishal Patel認為,軟體產業有很多不同種的商業模式,要成功切入,首先要瞭解產品能解決什麼產業問題,此外也努力推廣數據公平(FAIR)4項概念。

醫療創新 還是回歸解決什麼問題

在醫療創新產業當中,產品的價值取決於改善了什麼問題。從瞭解醫院流程、知道醫療的重要與嚴謹性意涵、醫病關係提升的迫切性,才有機會快速導入市場。比方說,包括耗材管理、病歷數據、手術器械等醫療數據分析,將有助於醫院管理的服務,就能有效從科技的角度來驅動醫院的軟硬體升級。

醫院用了多少藥品、多少點滴、器械壽命…等狀況,也都是可以透過影像與文字相關的演算法來提升精準度,更能提前通知藥廠、醫療器械製造商、清洗運送商來補藥、補貨、運送。對此,裕利醫藥總經理周志鴻也積極與台灣各大醫院合作,希望能有效減輕醫院管理的負擔,同時釋放醫療人員的時間。

人工智慧分析病歷 能快速助益新藥開發嗎?

針對業界希望使用醫療AI來分析病歷資料,進而開發新藥,Dr. Mishal Patel坦言新藥開發是個複雜的過程,不僅要設計更好的臨床試驗流程、了解藥物特性、病患狀況,再加上科技的元素一定有助於效率和正確性,然而以現階段來說,阿斯特捷利康也還在研擬規劃當中。

由於發展醫療AI電子病歷需要整理醫療資訊,尤其英國很多醫療數據都很零碎、格式也不一樣,還需要加入醫療與資訊跨領域專家一起研究,除此之外,資訊的正確和可及性也要不斷提高,才能建立可信有效的演算法模型。

希望推升醫療產業數據公平(FAIR):找得到(Findable)、可取得(Available)、可解讀(Interpretable)、可研究(Researchable)的Dr. Mishal Patel補充說道,即便成功整合上述資料、技術和人員之後,在推動新藥的研發與製造路上還有很多挑戰,數據格式統一只是其中一個挑戰而已,疾病的成因也是另一個深似海的領域,但是有了機器學習和深度學習技術的逐漸成熟與輔助,未來的醫療進展令人興奮。

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