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醫療人工智慧價值 微軟張仁炯:化被動收集為主動預測

Microsoft AI執行長張仁炯認為,智慧醫療升級能夠更快的關鍵之一在於,瞭解創新科技和積極提出流程需求。蔡騰輝

許多醫療院所都希望提升醫學服務量能與效率,因此積極討論導入人工智慧。Microsoft AI執行長張仁炯提醒,不要單方面為了升級系統而升級,應該要徹底瞭解場域需求,確認醫院各科室資料能互通等仔細評估過後,才開始更新軟硬體系統。

「不要為了AI而AI」、「儘量不要以採購案的方式導入創新科技」,在透徹瞭解與思考包括影像識別、語音識別、自然語言處理與互動等3個核心技術之前,若是躁進導入創新科技,反而是增加醫療人員的工作負擔與增加流程繁複。「科技不應該是冷冰冰,應該是協助人類解決問題」現在的機器學習和深度學習等電腦科技,就可以協助太過複雜、重複、步驟太多的任務。

資通訊大廠的需求:醫療專業與流程樣態

工程師與醫療專業人員要「共同研發」,才有辦法做出符合需求的解決方案。也因為醫療院所的每個單位的商業流程,都是經年累月所建置生成。現在的結果,都是因為當時依照法規、企業營運、商業對策所制定而成的流程與規則,也因此,若是要改善流程,不僅要瞭解當下的問題,同時可能也要溯源,瞭解整體組織的發展歷史,才更能替組織建造出符合長期發展的策略應用。

AI是一項可以感知、學習、推理、協助決策、並採取行動幫助企業解決問題的科技。從視覺、語言、言語、搜尋、知識等面向都可以收集、分析、預測。然而,在雲端上建置資料與應用平台之前,從長期戰略角度去規劃未來20年可永續使用的系統、醫院資料系統持續不斷更新、子系統整合、過去資料數位化等等過程都不可少,才能真正擁抱大數據分析和人工智慧。

體現AI價值:化過往的被動證據 為主動預測

一般醫院的監視器,過去多是作為事後究責的依據,比方說有小偷從哪裡進來、病人跌倒原因、不理性的人士攻擊醫護人員等。然而,張仁炯認為,未來更能體現AI價值的則是主動偵測,包括病人推著點滴離開病房,系統可以提早偵測與提供警示,護理人員就可以及時介入關心,降低可能跌倒等風險;又或是當有人發生情緒、表情、肢體、言語上的激烈變化前兆時,就可以提供警示或是通知保全系統等,降低醫護人員受到不必要傷害的可能。

「過去2年所產生的資料量,是過去40年的資料總和」,數據量之大,也因此,該如何進行讓組織更有效率運作的數位轉型,張仁炯建議階段式進行,從連結、通訊、協同合作、照護等步驟進行。其中,資訊、內容、流程標準化協定制定不可少;資料、語音、影像等數據規範也同樣要有標準;再者醫療服務流程的跨科合作也比以往更頻繁、維度也更廣;最後才有機會達成精準照護的未來。

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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