Google 研究團隊產品經理、醫學博士彭浩怡(Lily Peng)近日分享深度學習應用於醫療領域的進展,看好影像辨識精準度不斷提升與發展潛力。Google 台灣董事總經理簡立峰認為,台灣具有資通訊和醫療領域優勢,兩者在 AI 人工智慧時代會有更好的交集,值得跨領域結合投入 AI 醫療應用,而長照智慧型輔具也是發展方向之一。
簡立峰提到,過去一直強調要有大數據才能投入 AI 應用,實際上在單一領域應用裡不見得需要非常大量的數據資料。他以彭浩怡所研究的視網膜病變診斷應用為例,說明研究團隊以近 13 萬張視網膜眼底影像,經由專業眼科醫生判讀分級並建立模型,這樣的資料量對台灣來說應不至於蒐集不到,尤其台灣擁有健保制度也建立許多醫學中心,所具備的醫療資料相當可觀,加上台灣在資通訊領域優勢,若要運用 AI 進一步投入影像辨識和醫療研究,以基礎來說台灣不僅擁有資料,也具有深度學習平台與環境。
「如果說有很多法規限制不能走太快,有個辦法是醫學中心內部先行,」簡立峰認為台灣各大醫院都有各自體系,可以從內部體系先行,這是其他國家難以比擬的優點。他指出,醫生與 AI 之間的最大差別,就是醫生準確率很高但涵蓋率不夠高,無法全面性判讀影像;AI 相對全面但也可能判讀錯誤,所以看好醫生結合 AI 輔助,「這不是 AI 跟醫生的競爭,而是病人能從中受益,」他說。
儘管台灣在醫療和資通訊領域具有優勢,教育問題卻是眼前一大瓶頸,特別是跨領域發展。簡立峰表示,台灣科系在大學甚至在高中時期就已分流,想發展新領域又不一定有教授願意投入,從事既有領域的教授也不會在沒有誘因之下轉換領域,學生想學習新領域自然困難,這是台灣必須重視的問題。
另外,發展 AI 醫療領域也要思考長照問題,在高齡少子化問題日趨嚴重、長照人力明顯短缺的情況下,未來 AI 對長照的重要性會更顯重要。簡立峰建議台灣科技部推動 AI 發展,可為長照研發智慧型輔具,不見得一定要發展機器人,但自動輪椅、無電梯公寓上下樓輔具等都是發展方向,「台灣要發展 AI 值得從現在開始投入長照,大概 10 年、20 年就可以收割,」他相信為長照發展的智慧型輔具擁有內需市場。
簡立峰強調,醫學對全人類來說都是好事,現在在資訊科技和醫學領域投入更多,將能加速未來科技進展。透過 Google 研究團隊所分享的 AI 醫療輔助診斷應用實例,可見目前實驗平均結果達到與醫生相同甚至更高水準,未來人們在醫學影像判讀上或許會愈來愈依賴機器,但有個最終重點,「醫生是做決定的那個人,」簡立峰一語表達醫生無可替代的重要性。
(首圖來源:《科技新報》攝)
延伸閱讀:
- 以深度學習判讀腫瘤定位、糖尿病視網膜病變,Google:AI 與醫生合作可達理想成效
- Google 台灣董事總經理簡立峰:服務思惟決定台灣硬體未來
- Google 台灣董事總經理簡立峰:從未看過硬體如此重要