去年底生成式 AI ChatGPT 的磅礡問世震撼全球，為生技產業的應用帶來巨大的革新。ChatGPT 於 2022 年 11 月公開使用，僅僅 5 天註冊數量就破 100 萬，而 2 個月就已經達到 1 億人。根據《GlobeNewswire》的預測，2028 年生成式 AI 產業總值預估將達到 631 億美元，複合年增長率（Compound annual growth rate，CAGR）更將來到 33.7% 的驚人成長！
「2023 行政院生技產業策略諮議委員會議（Bio-Taiwan Committee，BTC）」當然也不會錯過此議題，作為主持過八屆 BTC 的行政院政務委員吳政忠，特別提及 2017 年度第一次把人工智慧（AI）的內容引進生技產業的重要性。
本屆大會也特別邀請到微軟（Microsoft）公共業務事業群 陳守正總經理，以「生成式人工智慧與醫療生技產業」為題進行演講，本文特別將演講的亮點摘要並整理給讀者！
基因線上 X 慶辰法律：探索人工智慧對生物技術突破和國際融資的影響（基因線上國際版）
醫療產業的挑戰，AI 賦能供解方
根據陳總經理的說法，目前醫療產業正面臨多重挑戰，包括人力短缺、醫療品質不穩定、新藥研發緩慢，以及病患就醫體驗不佳等。然而，AI 的崛起將提供多層面的優化方案。根據最新調查，高達 84% 的醫療行政人員認為 AI 將徹底改變他們獲取和處理資訊的方式。
首先，人力短缺是一個迫切需要解決的問題。預計到 2030 年，全球將面臨約 1400 萬的醫療人力短缺。這不僅會影響醫療服務的提供，更會對醫療品質造成嚴重威脅。利用 AI 技術，如遠程監控和自動化診斷，有望實現更高效的資源分配，減少醫生的工作負擔，並提高診斷的準確性。
其次，醫療品質是另一個關鍵問題。預計到 2026 年，AI 通過預防用藥劑量錯誤，將協助醫療提供者節省高達 1500 億美元的成本，除了提高醫療品質，還能減少不必要的醫療支出，進一步提升醫療效率。而新藥的研發與市場成長也是一個不容忽視的領域。全球藥品市場預計將達到 1 兆 8,000 億美元。AI 在藥物研發過程中的應用，如資料分析和模擬測試，將能夠加速新藥的上市，從而推動整個藥物市場的爆發性成長。
就醫體驗則是另一個急需改善的領域。根據調查，81% 的病患對目前的就醫體驗感到不滿。AI 可以通過個性化的病患管理和更有效的資源分配來改善這一情況，提供更人性化、更高效的醫療服務。最後但也重要的事，資料賦能是實現數位醫療的關鍵。有 41% 的醫療提供者表示，數據和分析的挑戰會阻礙護理流程的流暢度，而 AI 技術可以提供更準確且順暢的病患評估與臨床治療方案。
改善醫病關係：優化民眾醫療服務體驗
掛號客服智能機器人不僅從醫療系統中獲取訓練資料，更能根據民眾提供的病徵來引導他們至適當的科別。此流程也可以進一步整合醫師的排班系統，實現對民眾掛號的有效分流，從而避免醫師門診掛號數量的不均衡。
個人化醫療與衛教服務智慧機器人將奠基於 ChatGPT 模型，並透過院內醫療系統資料進行更細微的調整（Fine-tune），以提供更為精確和準確的個人化醫療與衛生教育。此外，醫療機構與保險公司進行異業整合，根據病患在不同科別的批價和領藥情況，以及其保險範圍，提供自動化的理賠和申報服務，還包括相關的 HelpDesk 服務。
微軟 AOAI 平台：醫療照護流程自動化，效率低落不再來
在當今的醫療環境中，AI 的自動化技術扮演著越來越重要的角色。從醫療系統的記錄到影像 AI 辨識標註，這些先進技術不僅整合並驗證健康生理資訊，更進一步自動化地產出各類校驗報告、醫囑撰寫，以及出院護理病摘等自動化流程，不僅提高工作效率，也確保資料的準確性和一致性。
演講中，陳總經理不免俗地宣揚了一下自家的 AI 服務，微軟的 Azure OpenAI（AOAI）平台提供一系列自動化解決方案，目的在解決醫療產業的核心問題。這些解決方案除了包括上述的個人化護理、自動化理賠管理，還還涵蓋預測性護理指引等。例如，英國國民醫療服務體系（National Health Service，NHS）利用 Azure AI 進行理賠管理，大幅提高行政作業效率。此外，Volpara 則使用 Azure AI 進行乳腺癌篩查，並提供更精確的預測結果。這些案例都顯示 Azure AI 在提高醫療效率和品質方面的巨大潛力。
除此之外，AI 機器人在醫療照護方面也展示其不可或缺的價值。這些機器人經由大量的醫療系統紀錄數據進行訓練，能夠根據檢驗出的病患生理數值，評估各種病症的潛在風險值和可能的處方用藥，進而增強醫護團隊在臨床決策上的準確度和效率。更值得一提的是，這些 AI 機器人還能透過自然語言處理技術，理解醫護人員日常使用的中文和英文術語、縮寫等，並自動生成文字紀錄，這些紀錄甚至可以直接整合到結構化的病歷中，進一步提升醫療服務的品質與效率，有興趣的讀者，可以參考《微軟史上第二大收購案！醫療 AI 大廠 Nuance》專文，探討微軟收購的電子病歷（Electronic Health Record, EHR）大廠。
行政與醫學研究自動化的新範疇
在現代醫療體系中，自動化和人工智能不僅在臨床診療中發揮作用，也逐漸滲透到行政和研究領域。對於新加入的醫護人員和行政人員，我們根據歷史常見的問答記錄，建立了一套全面的入職培訓資料庫和內部 HelpDesk 對答機器人。這不僅提供即時的指導，也確保工作流程的順暢性。
在行政會議記錄和報告方面，我們利用 Azure AI 和 O365 Teams 的語音轉文字功能，自動生成會議紀錄和報告摘要。這些資料進一步與 Azure AD 整合，並透過 O365 Teams、Planner 和 Power Automate 進行自動化任務指派和特定追蹤事項的管理。此外，我們也注重醫學文獻和新醫材開發的研究。透過自動化工具，我們能快速摘要醫學文獻、新醫材開發和醫材認證等資料的核心觀點，並自動生成具有價值的建議和觀點，大幅減少了人工研究與分析的時間。
經營分析與營運自動化：醫療機構的新型態
在醫療機構的營運管理中，經營分析和自動化技術逐漸成為不可或缺的工具。我們運用基於 ChatGPT 模型的先進分析方法，對各科室的經營效益和成本效能進行深度分析。這不僅可以篩檢出成本效益不彰的層面，也能更進一步提出具體的改善方案。
除了經營成本分析，醫療資料的準確性也應該受到重視。通過從醫療系統紀錄中訓練模型，我們可以實現 ICD-10 編碼和電子病歷的自動校正，確保申報資料的正確性與流程的自動化。更進一步，我們運用 ChatGPT 進行醫療詐欺稽核和品質管理的分析，自動生成分析報告以發現可能的異常數值，從而強化醫療機構的整體營運體質。
延伸閱讀：通用 AI 的崛起，ChatGPT 的醫學應用
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