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【吳億澤專欄】地平線上的醫療AI教育

影像醫學資料充沛,標註後的資料集催化醫療AI的初步高速發展,後續更需要結合臨床流程和許多領域知識,或能全面加速應用時效。Unsplash

1896年初德國物理學家威廉·康拉德·倫琴將夫人手掌的X光圖像公諸於世之後,人們立即就意識到這個能夠看穿身體的新發明對於醫療有莫大的價值。根據記載,美國歷史最悠久的賓州醫院在X光發現的隔年,便購置了一台儀器做為臨床造影診斷用。

在接下來約莫15年間,這項新科技的導入催生了許多不同職務與工作型態,也孕育出了日後的放射線專科。但在人們還未意識且積極管理輻射風險的時期,儀器操作者跟病人都有可能暴露在過高的劑量下,付出了極高的早期採用者代價。

醫學深似海 醫療AI風潮漸起

人類目前正在經歷第三波人工智慧(AI)浪潮,其中深度學習在醫療應用的產品由2018年IDx-DR糖尿病視網膜病變篩檢工具拔得頭籌。基於深度學習的軟體醫材在過去的兩三年中如雨後春筍地冒出,取得FDA許可的商品數量也逐年穩定增加中。然而也有不少研究發現,在真實世界運行的模型表現跟實驗數據有落差之餘,也可能讓使用者及病患承擔額外的風險。

工欲善其事,必先利其器。充分掌握新科技的本質,方能在發揮最大效益的同時將風險最小化。未來與AI共存的醫事人員,更需要具備AI的知識與經驗。那麼,在資料科學及醫學專業的跨領域結合中,該如何培養能力兼具的人材呢?

放眼望去,現今程式編碼教材充斥市面,且隨處可見AI課程與文章。由網路下載的套件,即可以輕易打造一個應用雛型。種種條件大幅降低了進入資料科學世界的門檻。

反過來發展了數百年的醫學領域,至今仍無法產生有效縮短醫師養成的教學方法。筆者就遇過許多能夠掌握AI技術的醫師,卻鮮少看過由工程背景出身並具備醫師等級知識的資料科學家,醫學領域知識的巨大壁壘由此可見。

各國積極培育醫療AI人才 醫療AI門檻漸低

目前這股醫療AI教育之風已然吹起,美國西奈山醫學院於2021年4月設立了專注於AI及醫療的博士學位。國內如彰化基督教醫院與中興大學開設「AI醫療人才培育專班」,以及甫合併的陽明交通大學都是以打造具備AI能力的醫療人員為目標。

除了教育執業中的醫師外,筆者協力授課馬偕醫學院的「醫療AI」課程,更是將AI教育延伸至醫學生。透過市售不須編程的深度學習平台軟體,讓醫學生動手參與打造AI的過程,了解深度學習的概要、特點及限制,讓醫學生在養成期間提早思考人機協作的未來,甚至產生新應用的發想。

目前每屆課程都獲得極大的迴響。筆者相信隨著AI技術及工具更加貼近臨床應用等過程,醫療AI教育在臨床醫學人員養成上將會扮演更重要的角色。

延伸閱讀:尋覓台灣醫療AI出海口 首重盤點技能與市場

作者簡介

奧啟迪科技產品經理
台北馬偕醫學院兼任助理教授
台大醫工博士,專長為醫學影像/人工智慧在醫學影像上的應用。曾獲國家新創獎、國家發明創作獎、台大研發創新傑出獎及超過15件醫學影像相關國際專利。
目前於奧啟迪科技從事人工智慧產品服務開發外,同時於包含台北馬偕醫學院、國防醫學院、台灣人工智慧學校、NVIDIA技術大會等產學場合從事授課及演講,致力推動醫學影像與人工智慧的結合。

吳億澤

奧啟迪科技產品經理
台北馬偕醫學院兼任助理教授

台大醫工博士,專長為醫學影像/人工智慧在醫學影像上的應用。曾獲國家新創獎、國家發明創作獎、台大研發創新傑出獎及超過15件醫學影像相關國際專利。

目前於奧啟迪科技從事人工智慧產品服務開發外,同時於包含台北馬偕醫學院、國防醫學院、台灣人工智慧學校、Nvidia技術大會等產學場合從事授課及演講,致力推動醫學影像與人工智慧的結合。

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