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【胡德民專訪】整合電腦科學技能與跨域知識 微軟助新創研商應用多工發展(之三)

台灣微軟專家技術部暨微軟新創加速器總經理胡德民認為,超級算力能提升各式新創的研發效率與產業應用廣度。李建樑

藉由Azure AI平台拓展、人工智慧模型跨領域垂直深化、更多應用程式介面(API)與套件開發等服務來加速新創發展,微軟輔導的第1期新創團隊共有14家,其中亞大基因科技、神經元科技、洞見未來科技3家新創聚焦智慧醫療發展。針對新創發展部分,台灣微軟專家技術部暨微軟新創加速器總經理胡德民認為,除了電腦運算、機器學習等科技底層技術以外,新創與產業之間的合作與互動,也會是新創成長的關鍵。

數位醫療需求大爆發 造就智慧醫療生醫新創萌芽契機

「過去智慧醫療的研發和生態距離新創非常遙遠」,然而隨著醫學數據量越來越多,醫療院所希望針對目標數據有意義地分析,也因此演算法、統計模型的需求應用而生。這都需要根據靜態和動態影像分析,解構影像與影片,讓電腦系統學習過往資料、快速運算,進而達到未來預測。

而運算就需要設備與算力,雲端儲存設備與雲端計算技術的進展,也讓智慧醫療動能大爆發。運用水電等基礎建設的概念,落實過往可望不可及的世界級算力,讓智慧醫療成真。胡德民同時也提到,整合大數據清理和分析的下一步人工智慧,最終希望提供的不是事後分析,而是事前預測。

以醫療來說,若能在生病前就避免疾病發生,人類將更健康;在感染疾病時,也能以更成功與準確的療法因應,而這都需要醫療數位轉型後的產業共同努力。與過去醫生診斷時,依靠個人的經驗與天份不同,未來的電腦系統輔助,藉由數據驅動的數據決策模型,更能讓經驗豐富醫師的智慧系統化地傳承,進而提升醫療品質、擴大照顧範圍。

AI加快數據應用 進一步深入認知和五官應用

希望藉由平台的方式整合電腦運算效能,提升智慧醫療團隊發展速度;此外,包括數據科學家與人工智慧工程師等人才也都有機會隨著數據產業的發展,從人力資源變成戰略資源,也因為數據科學家居指可數,如何妥善配置這些人才到關鍵的應用場域,也成為未來產業關鍵的議題之一。

各界也都希望從認知、AI、大數據等多方面來協助完善智慧醫療生態,包括持續累積數據、影像,進而讓分析模型與預測更準確等;再者未來也可望提供以人工智慧取代人類五官的認知服務,也就是幫忙聽說讀寫。認知服務與圖像辨識也有很大的關聯,包括許多人熟知的眼底鏡與糖尿病之間的應用,透過深度學習找出共通病灶,建立偵測模型。同時也期待未來5G落地後,醫療診斷與遠距各式研發、教學、診斷、治療,會有更好的應用。

大數據未來:基因研究、院前中後生態

胡德民倡議「把AI用在善良的地方」 (AI for Good),也希望藉此能在各場域中落實人工智慧。在醫療的前端,也就是健康與人類基因研究上,強大的電腦運算系統,也讓基因分析等機器學習計畫有很大的突破,微軟的新創團隊亞大基因也跟北醫合作相關計畫,而中國華大基因庫也在切入黃種人基因庫的研究。

除了前段研究以外,人工智慧在中段圍繞在醫療場域的流程優化也可以幫得上忙,為了不讓護理師過勞,電腦輔助系統在書寫、交班都能應用。技術與應用範圍牽涉了感知、病人跌倒偵測、場域活動追蹤、病人在加護病房翻身情況、醫囑護理紀錄雲端化等,讓不必回到護理站再謄寫,將有限精力放在病患身上。在醫院場景可以用AI創造全新用戶體驗,到院外也有整合手機、穿戴式裝置的醫療物聯網體驗,落實長時間的追蹤和減少醫療資源浪費。

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