編譯/巫芝岳
近(14)日,外媒《Health IT News》報導今年度產業界10大人工智慧(AI)醫療新聞。除了多項在新冠肺炎(COVID-19)疫情中,發揮抗疫「戰力」的產品外,包括:梅奧診所智慧醫療平台(Mayo Clinic Platform)總裁John Halamka、亞馬遜(Amazon)醫療機器學習主管暨醫學長Taha Kass-Hout等專家,也提點了數項醫療AI開發趨勢。
1. 英政府砸150萬英鎊開發AI疫苗副作用管理工具
英國醫藥保健管理局(MHRA)在11月4日宣布,已向英國軟體公司Genpact UK開價150萬英鎊,合作開發一項用於篩查新冠疫苗副作用的AI工具,以應用在英國準備大規模進行接種時,能迅速處理大量臨床報告、不漏掉任何副作用所需。
2. AI胸部X光判讀迅速分辨疑似新冠病例
英國behold.ai今年3月時,就宣佈開發出運用AI判讀胸部X光影像,來幫助快速篩查COVID-19病人的技術,準確率超過90%。
這類運用AI分辨成本較低、較普及的胸部X光影像,已達到快速分類病人的技術,除了behold.ai外,印度的Qure.ai公司、加州大學聖地牙哥分校(UCSD)、美國西北大學(Northwestern University),以及臺大醫院和臺灣AI實驗室(AI Labs)合作的團隊等,亦有進行相關開發。
3. AI數據分析幫助遠距醫療
今年線上舉行的「美國醫療保健資訊與管理系統協會年會」(HIMSS20)中,Google Cloud、語音辨識公司Nuance Communications、健康数據分析研究所(Health Data Analytics Institute)等公司領導人,都分享了其如何將AI應用在遠距醫療中的數據管理,或是如何以機器學習技術,幫助受困於財務問題的醫院優化業務。
4. 微軟5年4千萬「AI for Health」計畫
微軟(Microsoft)在今年1月底時宣布,將啟動一項為期5年、斥資4千萬美元的「AI for Health」計畫,幫助全球醫療機構加速醫學研究、增進疾病預防,並減少醫療資源分布不均現象。微軟當時表示,除了提供資金外,他們也將透過公司內部的資料科學專家、一流的AI工具和雲端運算服務,來擴充其在醫療領域的佈局。
5. AI如何改變臨床決策輔助
梅奧診所智慧醫療平台(Mayo Clinic Platform)總裁John Halamka在HIMSS20中指出,雖然目前已有許多診斷輔助工具,能改善臨床診斷錯誤的問題、幫助醫療人員不用再花一整天研讀最新的醫學文獻,但這些數位工具都還在起步階段,若結合機器學習、神經網路(neural network)和各種最新的演算法,可幫助解決更多問題。
6. Jvion開發AI地圖分析病毒傳播與社會因素關聯
AI醫療公司Jvion在COVID-19大流行的早期(3月),就開發出互動式的地圖工具「COVID Community Vulnerability Map」,可幫助追蹤疾病的傳播,並能分析感染與社會經濟、環境相關的因素,進而協助抗疫、將資源優先分配給最需要的地區。
7. AI工具應用不可忽視種族差距
今年8月,一篇發表於期刊《Journal of the American Medical Informatics Association》的文章指出,因為醫療資源分配的問題,目前針對COVID-19的流行病學統計,在各種族間仍存在落差,而此落差會導致運用這些數據訓練出的AI工具,應用於部分種族時變得不準確。研究人員指出,若不解決此問題,AI工具的應用可能反而會加重這些少數族群的疾病負擔。
8. 醫療AI文獻破10萬篇近年爆發成長
亞馬遜(Amazon)醫療機器學習主管暨醫學長Taha Kass-Hout在HIMSS20中指出,醫學與AI的結合,其實早在60年代中期就已出現聊天機器人和其他臨床應用程式,但過去幾年中,AI已在整個醫療生態系中無所不在。至今年6月止,PubMed上已有超過1萬2千運用深度學習技術的醫療保健學術論文,更有超過5萬篇機器學習相關文獻,與AI有關的文獻已超過10萬篇,且多數都於近幾年發表。
9. 發揮醫療AI潛力應從行政、財務、營運、臨床整合做起
美國醫院協會(American Hospital Association)在1月的一份人力規劃趨勢報告指出,遠距醫療和AI可幫助醫療衛生系統解決人力短缺的問題。該報告也提出,儘管醫療院所通常已將AI視為能提高生產力和營運效率的有效工具,但若要完全展現AI的潛力,則須從「整合醫療IT和日常工作」下手,包括行政、財務、營運和臨床4大常見應用領域。
10. 梅奧診所積極開發ECG、病理影像AI診斷工具
梅奧診所(Mayo Clinic)的John Halamka表示,他們正積極透過最新的AI和機器學習技術,用於輔助臨床決策,具體項目包括:將診所創立以來超過3千萬張病理切片影像數位化,開發相關演算法;透過12導極心電圖(ECG)數據,開發遠端診斷心臟疾病的工具等。
參考資料:https://www.healthcareitnews.com/news/top-10-ai-and-machine-learning-stories-2020
Chrome: https://www.google.com/chrome/browser/desktop/index.html