2016年02月18日 星期四 23:57:08

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Events | 產業脈動 2019年 Vol. 64

Digital Medicine高峰論壇暨媒合會

首個「數位醫學聯盟」陽明、交大、中研院攜手成立

撰文/吳培安、彭梓涵 攝影/林嘉慶

智慧醫療結合AI、大數據的科技優勢,已經成為驅動未來全球醫學發展勢不可擋的強大能量,也將引領著臺灣加速醫療模式的轉型。然而跨領域整合不可能孤軍奮戰,需要各方領域最具創造力、醫學和科學實力的專家投入,陽明、交大、中研院因此攜手,成立臺灣首個「數位醫學聯盟」。

活動-陽明數位醫療論壇

 


 

5月14日,陽明大學國際產學聯盟(GLORIA)以「Digital Medicine」為題,舉辦國際級論壇暨產學媒合會,並在會中啟動國內首發成立的「數位醫學聯盟」(Digital Medicine Alliance),結合國立陽明大學、國立交通大學數據科學與工程研究所、中央研究院資訊科學研究所的三方合作,期藉此催生運用AI的數位醫學創新應用。

陽大郭旭崧校長、交大張翼副校長、中研院資訊科學研究所廖弘源所長、科技部產學及園區業務司許華偉科長,都出席共同見證聯盟的成立。

郭旭崧於致詞中表示,陽明很早投入醫療資訊整合,是最早成立生物醫學資訊研究所的學校。陽明、交大、中研院合作今天成立數位醫學聯盟,未來也期望有更多夥伴加入。

許華偉表示,陽明大學是科技部GLORIA支持的學校、以數位醫療見長,期許GLORIA能幫助學界發展,讓人才、技術建立,創造更多產業效益。

陽明產學營運中心暨陽大GLORIA執行長貝先芝、陽明大學副校長謝仁俊皆在致詞中表示,陽明大學傾全力整合校內AI的能量投入數位醫學,將AI、互聯網(IoT)、大數據資訊科學、生醫電子等技術引入醫學領域,期待能成就新的應用。

謝仁俊表示,數位醫學絕對是跨領域、無法獨力完成的目標,未來,聯盟將以任務編組方式,以解決問題為出發,協助提供產業適當的技術與人才,陽明的醫院端則可以擔任驗證場域的角色,最終形成永續的學習型健康系統,並將累積的成功經驗推向國際。

 

楊永正

大數據的整合是實現精準健康管理的關鍵

上半場演講主題聚焦「數位醫學生態系的創新變革」,陽明大學系統與合成生物學研究中心楊永正主任指出,臺灣當前面臨超高齡社會的挑戰,重視預防可以節省後續的治療照護費用,因此精準健康管理是適合臺灣的發展方向,而大數據的整合是實現精準健康管理的關鍵。

楊永正表示,目前聯盟以腦中風為發展精準健康管理的目標,利用AI建置個人化之診斷輔助、治療決策及治療後預測,並能夠自我學習的智慧平台,它將成為未來全面發展數位醫學的重要參考。

交大數據科學與工程研究所曾新穆所長,分享交大的大數據、深度學習驅動預防醫學的實例,例如整合醫療資料的iDeepCare、與三軍總醫院合作能辨識病灶的DNN-CAD、與工研院合作的視網膜病變自動辨識系統等。因為建立了大數據、並整合致病因素和生物標誌,偵測和預測的準確度因而提高。

中央研究院資訊科學研究所研究員兼副所長王大為,以更為綜觀的資訊網絡角度來看數位醫學的進行。他以層序聚類分析(Hierarchical Spectrum)系統為例,讓電腦進行分析並導入專家知識、減少錯誤判讀,結果分析速度可以快上100倍。現在,他也將團隊技術帶入中風研究,將視覺化功能引入風險評估系統中,操作更為便利。

 

Kazem Kazempour

FDA將推出未來適用人工智慧/機器學習新型法規

下半場論壇主題探討「數位醫學大數據開發應用與挑戰」,邀請到國際知名CRO美商安美睿(Amarex Clinical Research)總裁Kazem Kazempour專題演講。

Kazem Kazempour分享了美國FDA對人工智慧/機器學習(AI/ML)的健康產品的機遇與挑戰。他指出,由於AI/ML能會從數據中提取出重要的觀點、改變現今醫療照護運作的方式,因此FDA相當重視相關的申請。

Kazempour表示,FDA對AI/ML臨床產品審查最重視的還是安全,其風險分類,依照醫療健康的嚴重程度和醫材對提出的醫療決策綜合分類為I到IV級,而這也適用其他國際醫療器材法規論壇(IMDRF)的定義。

Kazempour指出,目前為止,FDA核准的所有AI/ML都仍屬於封閉(Locked)演算法,還無法做到持續訓練學習。FDA數位健康創新行動計劃(FDA Digital Health Innovation Action Plan)正在敦促醫療器材的專責單位──醫療器材及輻射安全中心(CDRH)推出適用於AI/ML的新型法規。

衛福部中央健康保健署葉逢明主任秘書則表示,健保署正遵照行政院指示,透過健康存摺軟體套件(SDK)的建立把所有健康資料還給民眾。葉逢明表示,目前因為受限個資法,產業界還無法使用這些資料,不過健保署將提出為期一年的「全民健康保險人工智慧應用服務」試辦辦法,此辦法已於6月4日發布。

此辦法將開放給公務機關及學術研究機關申請影像資料,若試辦計畫順利,將納入正規法規,希望產業界也能和學術機構合作,一起使用相同的資料庫分析資料。

 

許惠恒

透過AI擴展醫療雲端平台的技術與價值

臺中榮總許惠恒院長表示,臺中榮總已經實現AI應用、發展為智慧醫院,除了醫院無紙化政策,也實行將儀器結合IoT及雲端儲存、AI改善用藥管理降低成本、數據分析增加刀房效率,並取得具體成果。

許惠恒也在演講中分享透過AI擴展醫療雲端平台的技術與價值實例,包括臺中榮總最具代表性的病情惡化預警示系統,以及血糖管理系統、跨院整合的疾病品質管控告示板系統等。

華碩雲端/華碩健康吳漢章總經理表示,華碩集團近年與全球各大醫院合作、建立病患網絡,使用來自歐洲醫院的去中心化資料,擁有許多藥業客戶,例如OmniCare的IoT平台正在和健保署SDK合作,引入高品質的無爭議數據訓練AI。

吳漢章認為,相對於智慧醫院,數位醫療用於精準醫療的影響更為巨大。但他也強調,資料才是核心議題,必須正確地使用資料,才能促成更好的協作。

瀚源生醫劉怡劭副總經理主要分享對數位醫療照護產業趨勢的看法,他介紹台積電(TSMC)和瀚源生醫,透過感測器蒐集資料、傳輸科技整理及分析、HCO系統給予警訊或干預,並強調大數據是驅動醫療AI的關鍵。

瀚源生醫的技術強項為從多種體學(Omics)分析多種最新型的生物標記。劉怡劭指出,如今診斷技術遇到的最大困難在於分子標記和細胞間的連結斷層,如何找到同時適用於分子細胞層次、又可與數位醫療管理系統整合的生物標記,是當前最大的挑戰。

 

智慧醫學當前的瓶頸與挑戰

上半場座談由謝仁俊、貝先芝主持。談及為何目前科技龍頭(微軟、Google、IBM)會在取得成果後退出醫療AI應用,以及是否能有機會打敗這些科技龍頭。

陽明大學研發長吳育德指出,目前醫療AI開發公司之所以都還未有大幅獲利的原因在於思維,AI不應該是以取代醫生為目的、而是輔助醫生做更好的決策來開發。王大為表示,大數據不是單純的越多越好,整合不同醫院(來源)資料也是需要解決的問題。

「面對先展開一步的科技龍頭,臺灣的定位在哪裡?」陽明大學醫學院副院長郭博昭認為,突破並非一定得從高階醫療器材下手,有些醫材(例如心電圖)小公司就能做到。臺灣有優秀的醫學人才和IT產業,這都是臺灣發展數位醫療很好的機會。

下半場座談由陽大楊慕華副校長、環球生技月刊林明定總編輯主持。關於數位醫療應用牽涉跨領域開發,該如何和來自不同領域的人合作?許惠恒回答,合作團隊必須重視和第一線人員的對話、齊心協力找出困難點是什麼。

吳漢章則認為,必須從對方的角度去問問題,例如醫療背景的人員會先確認數據的品質以及來源是否合法,但技術背景的人員就會先確認技術種類以及範圍。

在AI的確效上,又常會遇到何種困難?Kazempour舉了為過動症(ADHD)設計的軟體為例,該案例中,主要是軟體和臨床試驗配合良好,相反地,但在某些失敗的案例中,遇到的最大挑戰是在軟體系統中除錯。

 

 

>>本文刊登於《環球生技月刊》Vol. 64

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