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【林啟萬專訪】科技推升醫療前沿技術 共享應用進以滿足需求與順利導入

【林啟萬專訪】跨國醫療AI演算法共享 增益精準醫療與整合醫學處置(之一)

工業技術研究院生醫與醫材研究所所長林啟萬相當看好跨國合作,尤其是醫療AI演算法的合作,能大大提升各國醫療品質與病人安全。蔡騰輝

機器學習和深度學習在智慧醫療產業當中已有不少應用,也有許多新創團隊透過影像辨識和文字分析,將醫療人員與工程人員共同研發AI的浪潮席捲至各大醫療院所。然而,技術的更新與迭代推出,亟需底層技術,在醫療AI技術應用上,工業技術研究院生醫與醫材研究所所長林啟萬表示,生醫所聚焦精準醫療、結合診斷的前端生物分子關鍵材料以及藥物開發,同時提到醫療數據庫的整合與資料適切應用也會快速提升醫療AI發展,跨國合作也能顯現台灣的醫療專業價值。

數據種類多應用多元 AI的價值逐漸顯現

除了關鍵材料的研究以外,更有診斷後結合哪些治療的計畫,此外,在小分子藥物、蛋白藥物的研究上,也希望讓未來標靶藥物的治療更精確。在這樣的過程中,就會產生許多數據,包括個人大健康的行為數據、臨床生理數據、用藥紀錄、投藥計畫使用,這些數據也都有助於研發。然而,當數據量越來越多時就需要人工智慧來協助分析。

過往的傳統生醫影像,都儲存在各醫院當中,雖然中央也有全國健保資料庫,但有些數據仍以孤島型式儲存與散落在各地。也因此近年來,在醫學資料庫的整合與跨單位合作上,林啟萬表示,台灣數個單位都在積極推動數據整合與應用計畫,包括科技部、國網中心也都藉由台灣杉二號來儲存不少醫療數據;衛福部、國衛院、中研院也有新一代的基因資料庫。工研院生醫所的資料庫應用方面,則是依照各研究計畫的需求而定,比方說肝臟病變AI的應用、急診室流程改善、暈眩與中風之間的關係等。

醫療AI系統能快速診斷影像中的病灶,未來除了協助醫師決策以外,在判斷的當下,若能進一步幫病人解答、協助降低焦慮,並在手術和長期治療過程中提供更多不同流程上的輔助,醫療人員對於創新電腦系統的需求將更大。

醫療AI演算法共享 跨國醫療機會多更多

在醫療資訊的應用、健康資訊的儲存等議題上,智慧醫療產業不少人認為,或許可以藉由區塊鏈的方式來保護與追蹤資訊傳輸軌跡,林啟萬認為區塊鏈有其應用價值,不過目前生醫所執行的「分散式資料運算計畫」,不是使用區塊鏈,但卻透過「不分享資料」但是「分享演算法」的模式,在足夠的數據量供系統分析下,仍舊能將準確度提升到一定程度。目前也與荷蘭IKNL癌症中心合作、國健署癌登中心也有在做跨國的計算應用。

在跨國的競爭與合作關係與價值上,解決問題與滿足需求很多人都知道,然而真正的場域經驗,更是要投入其中才會瞭解箇中奧秘。以口腔癌來說,荷蘭的口腔癌病人較少,而台灣口腔癌已位居男性國人癌症死亡原因及發生人數第4位,每年約有7,000名新發生個案、3,000人死於口腔癌。林啟萬分享,當荷蘭醫療院所接到少量口腔癌病人時,可能比較沒有完整的醫學處置流程,因此台灣即可分享經驗。

以這個案例來說,就可以將口腔癌的治療狀況與分散式的演算法,跟台灣癌症資料庫交換醫學處置細節,包括年齡、性別、基因圖譜狀況、是否有併發症、用藥歷史、如何處理、處理經驗、可能的用藥有哪些等等。

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