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抗生素與藥物開發 中國醫巧用NLP與KG

中國醫藥大學附設醫院智慧醫療科技創新中心主任游家鑫(左三)與中心團隊跨領域專業成員,共同推升醫療產業數位科技輔助成效。蔡騰輝

醫院當中除了急診以外,許多門診、研究室、科室都有大量的資料可供應用,中國醫藥大學附設醫院智慧醫療科技創新中心主任游家鑫和各科室配合,共同發想主題,擔任對接需求和技術之間的橋樑。

整合跨領域人才 醫療AI更切題和需求

智慧醫療科技創新中心團隊成員6人,包括了美國微軟訪問學者、軟體工程師、擁有資訊大廠背景工程師、美國普渡大學神經聽覺研究員等跨領域科技人才,同時對學術、專利、研究、醫療、流行病學、神經科學都有涉獵,主要協助中國醫藥大學附設醫院藉由數位化、人工智慧(AI)等方式改善流程與提升人力運用效率。未來也希望能夠透過生醫創新題目的商品化,與台灣智慧醫療產業共同型塑生態實力。

希望實踐Health in Cloud的游家鑫分析,透過微軟Azure平台進行雲端運算,降低配電、機房散熱等維護工程需求,同時團隊的創意也能夠在雲端權限設定之下,開放給有志一同的團隊參考,加速醫療界創新與數位轉型時程。此外,由於AI智慧醫療、數位醫療、雲端醫療的領域已是無遠弗屆,因此技術、內容、資料上雲端,都有助於未來和國際接軌的效率,也讓著重醫療科技服務提供的團隊,也能在雲端實踐彈性的智慧醫療。

超級細菌發生抑制與NLP藥物研發

抗生素濫用為超級細菌發生原因之一,游家鑫分析,最近10年的新抗生素藥品,也僅是換皮不換骨,並且常在上市後一年就產生抗藥性,因此除了透過 AI 縮短檢測時間,並協助提升抗生素的合理使用之外,中心也透過AI來加速新型抗生素開發。

此外,長期累積的海量醫學論文資料庫是進行醫藥研究的重要養分,然而人工查找耗費大量時間成本,加上醫療產業具有高度專業化分工特性,跨科別領域的資訊與論文資料不易流通。中心透過自然語言處理(NLP)與知識圖譜技術(Knowledge Graph;KG),搭配Pubmed期刊論文資料庫,進行爬梳與分類整理、找出不同藥物與疾病之間的關係,組成關聯性網絡後再進行優先順序的篩選,讓研究資源更效率;同時交叉比對不同科別用藥與疾病之間的關係,嘗試在已開發的藥品中,發現全新用途。游家鑫與中國醫學大學新藥所陳曄教授團隊合作,透過質譜儀找到的抗藥細菌生物標記後,針對目標抗藥蛋白,透過修改現有藥品,進行新型抗生素開發。

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。
有時喜歡用德文思考,用英文採訪
揪團打排球之餘、跳跳Swing Dance

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