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疫情催化醫療AI加速 邊緣運算開挖健保金山

前副總統陳建仁(前排左5)、台灣人工智慧實驗室(Taiwan AI Labs)創辦人杜奕瑾(中)與科技部、衛福部食藥署、台灣各大醫學中心院長副院長,共組台灣聯合學習醫療聯盟。蔡騰輝

由前總統陳建仁、國家發展委員會副主任委員高仙桂、科技部次長林敏聰、中央流行疫情指揮中心專家諮詢小組召集人張上淳、台大醫院院長吳明賢、台北醫學大學附設醫院院長陳瑞杰、三軍總醫院院長王智弘、台北榮民總醫院副院長陳適安、台北慈濟醫院副院長鄭敬楓、中國醫藥大學附設醫院主任許凱程等多家醫學中心長管與台灣人工智慧實驗室(Taiwan AI Labs)創辦人杜奕瑾,共同啟動「台灣聯合學習醫療聯盟」。

台灣醫療數位轉型 聯合/聯邦學習來助力

從2017年回到台灣,希望藉由AI協助台灣在智慧醫療、智慧城市、人機介面等三大領域數位轉型與找到下一波產業發展動力的杜奕瑾分享,醫療人工智慧發展至2020,進入市場的商業化與醫療院所的真實使用最為重要,而這些都需要與政府機關、過內外隱私和GDPR等法令調合息息相關。

同時看好,聯合學習/聯邦學習(Federal Learning)的邊緣式概念,能夠將去中心化的醫療資料和數據,有效串接,不僅能夠給予醫療AI足夠的資料訓練,同時也保有醫院本體的資料自主性。

從健保資料庫、衛福部生物資料、科技部生醫資料庫等國家資源,到醫院的門急診、住院、護理、手術、用藥紀錄,再到個人生活、生活環境、居家照顧的紀錄,精準健康與智慧醫療的發展,方方面面都需要醫療與科技緊密的合作。

齊力斷金 開挖健保資料庫金山

過去幾年,國際科技大廠積極切入的雲端運算(Cloud Computing)台灣或許尚未展現實力,然而在未來的智慧醫療等垂直領域的邊緣運算(Edge Computing),將有機會成為全球霸主。

目前台灣人工智慧實驗室與波士頓大學、麻省理理工學院等多跨國醫療機構有許多聯邦學習的研究,也希望從跨院、跨科的合作,助醫療數位轉型一臂之力;希望藉由聯合/聯邦學習的平台,在保障醫療隱私的前提下,集結頂尖醫師專業與串聯醫院資料,融合各機構之間的資料交換效率,進而讓資料的發現、分析、服務都有共同的標準,讓各界能放心與全力投入。

COVID-19議題多 去中心化的醫療AI發展快

2020年2月底開始大量傳播的COVID-19(新冠肺炎)疫情防治上,Taiwan AI Labs已有如病毒株疫調追蹤、接觸追蹤資料分析、開放App等去中心化的防疫應用,杜奕瑾認為,利用去中心化的方式,民主國家在隱私資料防護的大前提下,也可以有完美防疫。

此外,像是肺炎影像自動分析、罕病聽損家族分析、家族帶源確診、帕金森氏症的風險預測等領域,都已有透過聯邦/聯合學習的應用;在老藥新用方面,也與食藥署有諸多討論,也收到食藥署許多法規認證的資訊建議。

台灣的數位經濟發展,最終必延伸至產業應用,軟體人才的培育也有助於建立精準健康產業,更在擁有全面遠景的智慧醫療發展上,透過好的問題、資料、團隊、算力,進而定義問題、訓練模型、導入臨床、法規申請,以及從雲端/地端上的AIoT與5G服務,賦能未來的醫療健康照護產業。

延伸閱讀:【健保署長李伯璋專訪】面臨ICT敲碗要數據 李伯璋:數據要給得完整才有意義(之一)

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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