[生醫] 人工智慧進入醫療領域的關鍵在商業模式

[生醫] 人工智慧進入醫療領域的關鍵在商業模式

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Google 與英國國民健保署(NHS)合作,開發辨識眼部疾病的機器學習系統
NHS 提供旗下眼科醫院 Morrfields 資料庫內的 100 萬張匿名眼睛照片及相關數據,讓 Google 子公司 DeepMind 的機器學習系統學習眼睛疾病判讀。此系統能檢查出糖尿病視網膜病變與老年性黃斑病變的早期跡象,幫助使用者提前尋求治療。Link

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Google DeepMind 辨識視覺疾病的機器學習掃描系統。圖片來源:Google

朱軒逸:

人工智慧用於醫療一直都很受到注目。要成功,有四個關鍵因素:技術、數據資料、法規以及商業模式。

DeepMind 擁有技術。DeepMind 使用和圍棋高手 AlphaGo 背後技術相似的類神經網路(Artificital Neural Network)演算法,根據圖形特徵區分大量影像資料;再依判讀結果,建立具有自我學習能力的人工智慧。類神經網路演算法是現今最適合處理複雜圖形辨識的技術。

數據資料與法規則由政府解決如何合法的取得大量醫療影像,一直是人工智慧在醫療領域的最大挑戰。因為開發人工智慧需要大量資料讓電腦學習。當 DeepMind 直接與英國醫療服務的主管機關 NHS 合作,取得 100 萬張照片資料時,便取得極大優勢。特別是在這組織都極度保護資料的年代。

英國國民健保制度是由政府支付大部分醫療費用。當薪資福利沒有改善,醫護人工將越來越缺乏,工時越來越長。此時發展人工智慧診斷就成了重要的國家方向。

目前不清楚 DeepMind 的商業模式。可能是提供眼科診斷的人工智慧 API,按照使用量計費。或者是向 Google 一樣,採取免費模式,再想辦法從廣告收費。

而政府單位的角色更重要。政府必須思考如何整合現有醫療法規、保守的醫療體制、創新科技與新型態的商業模式。

台灣醫療服務也必須創新。NHS 積極推動人工智慧醫療,如另外和 DeepMind 合作開發腎臟疾病看護 App。美國的歐巴馬積極推動精準醫學,也是為了降低健康保險的龐大支出。台灣擁有全世界最完整的健保資料庫之一,但官員思維卻停留在「如何有效執行健保核刪」、「如何調整給付制度避免破產」等問題,缺乏整體策略。只有政府、醫療體系與企業三方深度合作,才能打造未來醫療服務的樣貌。

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