第四十二卷第十期 110年10月1日發刊
微創手術在泌尿科的運用
智慧醫療的實踐∼長庚醫療人工智能實驗室的發展與成果
◎林口長庚醫療人工智能核心實驗室博士後研究員 朱安鉑
身為在醫療產業的一份子,長庚醫院時刻關注社會脈動,持續調整醫療服務及支持系統,以更有效地支持台灣醫療體系。目前我們所面對的情勢相當嚴峻,老年人口迅速地增加,無論是針對個人的精準化醫療,或是提供長期照護的需求大增。此外,後疫情爆發的時代,除了能夠妥善地分配資源給需要的人,包含一般民眾、長者、弱勢、以及偏鄉地區的醫療,也要能夠隨時動態調整和應變各種情況。這些改變均給予在第一線或其他線的醫護人員沉重的負擔。對醫師來說,除了在門診看病、進行手術和照顧病人之餘,尚需花時間處理行政或做研究。護理人員所要照顧的病人數量與嚴重度增加,在不同單位的溝通需要更有效率。從醫院的角度,在病人入院後的整體醫療路徑尚有優化的空間,舉例來說,於急診部門系統登錄之後,需要決策系統能安排就診、協助在領藥或客服方面的規劃。這些都是目前人工智能應用在醫療產業,所能幫忙改善的問題。
人工智能(Arti.cial intelligence, 簡稱AI)泛指通過電腦程式的手段實現類似人類智能的技術。目前AI的初步成果在影像辨識、語言分析、以及特定領域推理等的能力接近或等同人類的水平。但完整的推理、知識產生、規劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的能力仍未有突破性進展。近兩年因為高速運算及平行處理硬體及軟體技術的突破,AI的研究與應用快速在更多領域擴展。尤其圖像辨識已成為泛用型技術,在不同領域,例如安全控制、自動駕駛、智慧金融等不同層面已有實質應用。除了軟硬體技術突破,大量高品質資料的集中與取得,以供訓練與學習是AI在許多領域突破的主因。
AI的快速發展也對醫療健康領域產生衝擊,尤其在輔助診療、疾病預測、醫療影像輔助診斷、藥物開發等方面發揮重要作用。但整體醫療領域推行AI的腳步較其他領域緩慢,主要原因是對於醫療倫理以及病人隱私的高度管制與重視,使得取得相關醫療資料具有一定門檻,讓醫療相關資料應用於AI研究相對其他領域較為落後,遑論大規模應用。長庚體系數十年經營已大量累積臨床與醫療資料並已電子化多年,此乃參與AI研究的重要資產。結合由長庚醫療體系包含7個不同的院區,長庚醫療人工智能實驗室(Center for Arti.cial Intelligence, CAIM) 設立於2018年,目標為開發AI演算法以及在臨床場域實踐。中心在過去3年來,從立基於醫療院所收集得到的真實資料開發各項的演算法,並漸漸從開發演算法走向臨床端的落地,過程中已產生許多豐富的成果。在資料統合方面,我們建立中央化的資料庫,方便整合來自不同研究單位的資料來源,進而達到開放和共享。運算資源方面隨著AI案件在臨床端的使用也建置了高速運算中心(HPC),模型推論的平台。立基於有豐富的臨床資料及硬體上,我們更近一步將AI商品化。首先是希望通過食藥署的醫材認證,之後結合外部合作的廠商(設備)方,思考可能的商業模式。這些成果也陸續獲得6座國家新創獎鼓勵,大量論文與專利的取得,以及如天下雜誌等專文介紹。以下便分為幾個部分詳細的介紹這些模型開發的成果,包含對疾病分類、影像辨識、風險預測幾個層面。
         
 
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