2016年02月18日 星期四 23:57:08

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專訪北醫醫學科技學院院長李友專: MIT導師、資深臨床醫師群助攻  “數據松“專注醫療數據應用開發

2019.09.16環球生技雜誌/記者 巫芝岳

台北醫學大學醫學科技學院院長李友專(攝影/李林璦)

台北醫學大學醫學科技學院院長李友專(攝影/李林璦)

台北醫學大學自2016年起,每年舉辦以醫療科技應用為主題的黑客松活動。過去三屆,黑客松的主題,較專注在「以軟體+硬體解決醫療需求」,並包括透過裝置等來收集醫療數據。不過,這屆特別將名稱改為『數據松』(datathon),專注探討大數據的應用。

連續第四年籌辦活動的醫學科技學院院長李友專,特別接受本刊專訪。

李友專表示,近幾年興起「第三波人工智慧(AI)革命」,AI已經能夠進行高度複雜的運算,並擁有自我學習的能力,導致這波革命的一大關鍵,正是隨著網際網路普及收集來的「大數據」。

「但根據最近的趨勢,我們發現數據的收集已經不再是困難,反倒是收集了資料但不知道如何使用,因此,現在更重要的挑戰是『如何應用醫療大數據』,所以這屆我們將名稱改為『數據松』(datathon),專注探討大數據的應用。」他強調。

李友專進一步指出,在大數據的諸多領域中,醫療大數據之所以相對發展得較慢,主要是由於隱私權的關係,網路收集到的頂多只是病『例』,而非病『歷』;大部分的醫療大數據仍存放在醫院的伺服器,或是健保局的資料庫中。

李友專表示,不過,人們逐漸發掘大數據加上AI的強大力量後,用於醫療上能為全體人類的健康帶來許多好處,所以,醫療數據未來應不單僅是收集與整理,而是要進展到能活用的程度。

風險預測、病程發展預測、預後預測、死亡預測四大主題

本次數據松以「風險預測、病程發展預測、預後預測、死亡預測」為四大主題,對此,李友專表示,醫療數據的利用範疇非常廣,但從全民健康福祉的角度考量,能夠提早預測各種健康風險,才是最有利的。

「俗話說『千金難買早知道』,」李友專強調「像是癌症,若能在腫瘤出現的早期就發現,只要簡單的小手術就能解決,但病程到了三、四期,不但得花費驚人的醫療成本,對於病友家屬及社會整體而言,也都是沈重的負擔。」

李友專進一步說明,人類在預防醫學的概念上,過去較僅止於「全面性」的預防,像是訂定接種預防疫苗的時程等,這是因為我們無法把個人罹病風險、家族史、基因等危險因子合併考慮,但這樣的成效有限,且成本高昂。

「若要能精準預測每個人可能生什麼病,這時AI就會幫上很大的忙。」李友專指出,這也是為何本次數據松,訂定針對罹病前後的每一個階段介入預測的主題,相信能為整體社會帶來更大的益處。

全世界最大的加護病房資料庫助陣

李友專表示,這四年來與北醫合作的麻省理工學院(MIT)計算機科學與人工智慧實驗室(CSAIL),可說是全球發展AI科技的先驅。CSAIL擁有豐富的黑客松舉辦經驗,對於活動中可能遇到的問題都相當了解。

「與他們合作的一大優勢,就是不會遺漏AI發展的最新趨勢。」他直指。

活動中,MIT的支援除了包括MIT醫學工程研究員Kenneth Paik、麻省總醫院臨床醫學科學家Peggy Lai等在內的強大導師群外,也會提供來自哈佛醫學院主要教學醫院貝斯以色列女執事醫療中心(Beth Israel Deaconess Medical Center, BIDMC)的MIMIC III加護病房資料庫,以及飛利浦公司提供的eICU資料庫。

李友專表示,MIMIC是該醫院收集了十多年、項目相當詳細的資料庫,甚至連病人每分每秒的心電圖資料都記錄了下來,堪稱是全世界最大的加護病房資料庫;而eICU則包括歐美各國將近20萬個病人的加護病房資料,病人數目非常龐大。

臨床實用及創業三要素 「創新力、價值、可行性」

此外李友專也表示,有了過去三屆的舉辦經驗,為了增加各組的公平性與研發產品的臨床實用性,這屆也調整了團隊組成的方式。

主辦方事先邀請全臺各醫學中心推薦1~2位從業醫師,在9月7日進行的pre-datathon活動中,先發表了臨床上遇到的實際問題,讓報名參加的學員(多為醫學、理工背景的學生或社會人士)用「選填志願」的方式,並參照學員經歷等作為分組依據。

「因為每組有至少一位經驗豐富的臨床醫師(主治醫師或資深的住院醫師),因此,更能確保做出來的東西不會淪於天馬行空。」

李友專表示,北醫黑客松活動中,評選獎項的三大要素為「創新力、價值、可行性」,這三點同時也是創業必要條件。

過去黑客松得獎團隊的主題相當多樣,其中更有幾項也已成為該團隊的創業項目,像是2016年奪得首獎的「優測」(Urogram),以手機App檢測尿液顏色,來辨別是否有尿道病變;以及2017年得獎的「影像式健康生理訊號量測暨人工智慧表情辨識整合系統」,可從人臉影像中偵測驚恐或憤怒等負面情緒,應用於預防急診室發生暴力事件。

「目前,臺灣在產學的結合上還有許多可以更好的部分,包括產業界該如何理解學界技術上的概念,以及學界如何研發出能創造商機的產品等,」李友專表示。

「『數據松』雖然只有短短三天,但我們期望其中所產生的革命情感,能促使學員們發展為更長遠的合作關係期,我們期許成為產學間的橋樑。」李友專說。

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