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【林啟萬專訪】高齡社會的精準醫療方向 需搭配人才培育和大數據分析(之二)

在科技輔助醫療健康的領域,工業技術研究院生醫與醫材研究所所長林啟萬認為,前沿技術與既有資料分析同樣值得投入。蔡騰輝攝

希望發展智慧醫療技術與應用的同時,各界也都相當關注人才培育與畢業後銜接上企業職務的問題,對此,工業技術研究院生醫與醫材研究所所長林啟萬認為,要培育人工智慧人才需要相對久的時間,尤其要整合資訊智慧和醫療專業,目前與跨研究單位與大專院校都有合作,工程師也都能夠移地訓練與進修。同樣也認為,在高齡社會中,大數據分析即能夠找出許多可以研究與應用的題目。

智慧醫材發展需學研單位技術交流 搭配認證工廠

工研院不斷加強研究單位與產業之間的連結與發展,在智慧醫療領域當中,就有藥物與器材開發,此外也針對特定應用的計畫,提供深度培訓;工研院資訊與通訊研究所不僅自己開設AI學程,也與交大、清大人工智慧學程合作,工研院的工程師也能去清大交大進修。

在聯結產學應用上,現在也有部分課程開放給大學生選修,此外也與台大人工智慧中心教授傅立成和台大醫院共同合作,在癌症研究方面也跟成大攜手。此外,目前工研院生醫所有8個GMP、 GTP工廠,這對於醫療器材創新、藥物設計、生產培訓的產業生態鏈都希望能給予實質的幫助。

高齡社會 AI可以幫助的面向 從基礎來更快見效

台灣再過5年,65歲以上的人口數將佔總人口20%,也因此如何讓長者活得健康,也是現在醫療照護AI希望推動的面向,然而營運模式、經費、照護人力、年金、保險都需要有更細膩的搭配。對此,林啟萬認為,除了AI的技術與應用以外,照服員的服務、與長者之間的互動也都是重點。比台灣高齡化更嚴重的日本,目前有許多外籍醫療健康照護人士的加入,但是否引進人力就可以解決問題,各國也有不同的限制。

在引進人力之前,大數據分析的力量還是有機會能夠提供台灣一些長照政策制定的依據,比方說,從預防醫學的角度切入,除了增加健康長者的人數、減少臥床時間,藉由醫療物聯網科技提升與落實口腔健康,並追蹤個人健康資料,有助於讓長者持續健康。從過往經驗可得知,若從75歲開始臥床,牙齒會逐漸脫落,而營養攝取也會開始有變化,因而得出「牙齒的餘留數目與臥床年歲」之間的相關佐證。也因此,林啟萬表示,資通訊在醫療健康照護領域,除了AI等前沿技術研發,在過往累積數十年的資料分析上,角色將越來越重要。

蔡騰輝

DIGITIMES電子時報智慧醫療主編蔡騰輝Mark Tsai
專注研究智慧醫療產品技術服務導入場域時,所遇到的困難癥結與如何克服要點。
精通中英德語,熱愛挑戰與Swing Dance。
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