由国家生技医疗产业策进会（生策会）、生策中心主办，国家科学及技术委员会（国科会）指导之 “第 6 届亚洲医疗科技创新论坛（Med x Tech Summit Asia）”11 月 30 日于台北汉来大饭店盛大举行。作为 2023 台湾医疗科技展三大焦点论坛之一，大会以“AI 创新．未来医疗”为主轴，邀请医疗与科技界专业人士，从软件创新、硬件升级和应用落地三大面向，共同盘点全球智慧医疗产业发展新趋势。
国科会陈仪庄副主委开幕致词时表示，未来将持续支持更多潜力医疗科技案件，推动智慧医材跨院验证以及在国内外上市的取证，以打造指标智慧医院示范场域，完善精准健康生态体系、扶植精准健康产业的发展；透过政府与民间公私协力，共同将台湾具利基优势的生物技术和医疗科技输出国际、落地全球。
第五届亚洲医疗创新论坛：以新世代科技革新智慧医疗产业（基因线上国际版）迎接生成式 AI 新浪潮，革新全球医疗的现在与未来
广达电脑董事长兼生策会副会长林百里以“AI 如何革新全球医疗的现在与未来”为题发表主题演讲。开场时他首先回顾 AI 的发展历程，从 1980-90 年代应用范围有限的早期 AI，到 2012-22 年间涌现、以处理单一或小范围任务为主的分辨式（Discriminative）AI，再到自 2022 年起引爆的生成式 AI 浪潮，AI 模型趋向多模态化（Multimodal），应用更为广泛、通用和丰富。林百里形容人类正迎接 AI 新世代的黎明，预期运算成本将会大幅下降，运算能力则会进一步提升。他又提到由于目前全球 70 至 80% 的 AI 服务器都是由台湾制造，因此台湾掌握硬件和供应链的巨大优势，在 AI 新浪潮中拥有得天独厚的地位。
谈到 AI 在医疗场域的应用，林百里认为生成式 AI 在医疗产业的发展潜力非常可观。他表示目前很多医师都知道有临床 AI 工具，但真正有在使用的可能只有 10% 至 30% 左右。他相信未来倘若经过大量图片和资料训练之后，AI 将会更像一位真的医生，有助于提高临床工作效率。另外在临床试验方面，研究人员可以借助生成式 AI ，基于真实资料建立虚拟对照组（Synthetic control arms，SCA）。目前数据库已经累积 20 多年来约 28,000 个试验的数据，当中包括超过 850 万笔匿名病人记录，这样的应用有望提高实验效率，缩短药物开发所需的时间。
事实上，微软和 Google 两大科技巨头正在引领这场医疗 AI 革命。例如微软收购了 AI 语言辨识供应商 Nuance，将其 AI 解决方案与微软自家技术整合，辅助医院处理庞大的临床数据；此外又与医疗软件公司 Epic 扩大策略合作，运用 Epic 领先业界的电子健康记录软件，搭配生成式 AI 快速生成电⼦病历。而 Google 旗下则有 ELIXR 和 Med-PaLM M 两大系统，前者可用作快速判读胸部 X 光图像，后者则可以整合病人的电子医疗纪录、医疗影像和基因体数据等资料，支援医师的临床实务。此外，两家公司都已经与一些国际顶尖的医疗体系建立合作关系，旨在结合科技与医学知识，打造医用生成式 AI 生态系。
然而，林百里也承认发展医用生成式 AI 也有相当的风险，以判读胸部 X 光图像为例，目前还是会有误判的状况，故此他预期 AI 不会取代医疗人员，而是辅助他们做出更好的专业决策，人类的把关仍然是不可或缺。总体而言，林百里对 AI 在生技医疗产业的应用抱持乐观态度，认为生成式 AI 将带来“典范转移（Paradigm shift）”，彻底革新蒐集、解读和应用医学资讯的方式。他寄语医疗人员应该拥抱新浪潮，在临床实践上信任 AI 判断的同时也不忘主动查证，并积极参与医用 AI 的开发与落地实践。
（图片来源：基因线上）
医疗 AI 应用多元化，安全防护网更趋必要
微软全球医疗长 David Rhew 的主题演讲以“GPT 带来的医疗革新与突破”为题，他提到 Microsoft Azure 是目前三大公用云端服务平台之一（另外两家是亚马逊的 Amazon Web Services 和 Google Cloud Platform），更是当中唯一在台湾成立专属的医疗产业团队的供应商，过去两年多深耕医学中心与大型区域医院，目前已有超过 70％ 的医学中心采用微软的 Office 365 Teams + Power Platform 等医护协同合作平台，更有超过半数已经成功开发与落地 Azure OpenAI ChatGPT 技术，借助生成式 AI 改善医护高工时、高劳力密集的日常作业流程。
演讲中他又特别点出一些 AI 在医疗场域的亮点应用，以癌症治疗为例，微软正在开发临床试验匹配系统，旨在将病人与潜在的合适临床试验相配对，也可以帮助研究人员寻找合适的受试者。在心理健康方面，借助机器学习语音分析技术，医师可以了解病人的压力水平和情绪状态，掌握他们焦虑或忧郁症状的严重程度，实现早期干预、降低医疗成本，并扩展远端病人监测解决方案。David Rhew 又指出 AI 的兴起能够“将被动型的病人照护模式转化为主动型（from reactive care to proactive care）”，不再局限于等到病人状态变差才做出相应处置措施，而是可以积极防止预期之中的不良事件，及早侦测并避免病人状况恶化。
David Rhew 在演讲尾声又提到一个名为健康人工智能联盟（Coalition for Health AI，CHAI）的跨部门国际组织，云集产学研医专家和监管机构的代表，致力让医疗保健领域的 AI 工具更实用、更安全、更可靠，同时解决在公平性、透明度和资讯安全方面的问题。CHAI 旨在建立“负责任的 AI 护栏（Responsible AI Guardrails）”，对算法工具施行监管，并为开发和使用医疗 AI 系统的人员提供指引和准则，从而监控和评估应用程式的效能。
参考资料：
1. https://arxiv.org/abs/2308.01317?trk=public_post-text
2. https://www.maginative.com/article/med-palm-m-is-a-multimodal-biomedical-ai-from-google-research-and-google-deepmind/
3. https://www.coursera.org/articles/aws-vs-azure-vs-google-cloud
4. https://canaryspeech.com/blog/depression-severity-detection-using-read-speech-with-a-divide-and-conquer-approach/
5. https://www.medidata.com/en/life-science-resources/medidata-blog/medidata-ai-and-imunon-findings-published-in-asco-journal-of-clinical-oncology/
6. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-health-insights/trial-matcher/overview
7. https://www.coalitionforhealthai.org/papers/blueprint-for-trustworthy-ai_V1.0.pdf
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