「所有做 AI 開發的學生都專注於神經網絡要幾層、架構應該是如何、怎麼樣的結果比較好等等。但我會惋惜地說，如果人類的知識僅限於技術層次，那或許對發表論文來說很重要，但技術背後對人類的貢獻才是它真正的價值所在。」台大工業工程學研究所的陳正剛教授一語道出他對智慧醫材開發的精闢見解。
陳教授擁有統計碩士學位、工業工程學系博士學位，長期從事資料分析，和多家半導體公司有合作經驗，於 2009 年開始與台大醫院團隊展開合作，共同研發出全球首創甲狀腺超音波電腦輔助診斷系統 (CAD) 軟體，後技轉給安克生醫，該產品不僅在短時間內通過美國 FDA 許可，也獲得歐盟 CE 認證及中國國家藥品監督管理局 (NMPA，原 CFDA) 批准上市。在這個智慧醫材風起雲湧的時代，基因線上來到陳教授的辦公室，請教他一項智慧醫材如何脫穎而出，從技術開發到上市有哪些成功關鍵？以及跨領域、產學合作又面臨什麼樣的挑戰？一起來聽聽他精彩的經驗談。
科技創新如何快速通關 ? 首先，你要掌握「法規」
面對自己的跨界經歷，陳教授說：「半導體和生醫領域雖然完全不同，但對我而言，都是要 pick up domain knowledge (掌握專業知識)。」提到最初接觸生醫領域的契機，是在 2009 年經由工研院的學生牽線，認識台大醫院婦產部的謝豐舟醫師及乳癌權威張金堅醫師，開始投入智慧醫材的研發。陳教授將半導體領域晶圓製程資料分析、探勘技術應用到生醫影像，與台大醫院團隊共同研發出全球首創甲狀腺超音波電腦輔助診斷系統 (CAD)，後由台大技轉給安克生醫。回想這段歷程，陳教授表示，他曾帶著團隊遠赴美國與 FDA 官員開會，「新醫材要上市，法規相當重要。過去雖然有類似產品，但都沒有明確規範，所以美國 FDA 在 2008 年召開專家會議，討論如何制定 CAD 產品的法規，在 2009 年先發表草案，讓我們有初步的指引可遵循。」到了 2012 年美國 FDA 正式發表 CAD 指引，由於該產品一開始就遵循 FDA 規範，因此於 2013 年迅速獲得 510(k) 許可，可謂全球第一，陳教授說：「電腦輔助診斷產品中，超音波裝置屬於高度機器相關(machine dependent)且又是操作者決定檢查的價值(operator dependent)，所以我們做了非常多驗證，包括可重復性、穩定性等，全程近七、八個月，當時 FDA 為加速中、低風險創新醫材的審查程序，有個叫 De Novo 的申請途徑，但我們並沒有要申請 De Novo，所以當時我就帶著安克生醫的工程師一起飛到美國跟 FDA 官員討論，他們也提供不少建議跟方向，讓我們順利在 2013 年 11 月拿到 FDA 認證。當美國 FDA 覺得你的產品是有意義的，就會花很多心力幫助你，不僅只是把關法規，而是真正為了病人福祉，在幫助醫材發展。」
其次，陳教授指出，許多研發人員都會以技術為優先，當產品準備完成上市，才關注法規，「這個大錯特錯，」他說，「法規必須在產品開發初期就要重視，還有專利的佈局。因為法規會影響開發方向、相關驗證等等，還有必須了解市面上已有哪些醫材，避免花太多力氣但開發出來的產品無法比別人更好，或無法壓低成本，只剩成果可發表論文，相當可惜。」
拿到認證又如何，醫師認同才是挑戰
1. AI 不能只有答案，還要給個好理由
「大家現在談智慧醫療，從醫材角度就是從 Computer-Assisted Detection Devices (電腦輔助偵測軟體) 開始，目的是在輔助醫生，所以要先了解醫生 (使用者) 的想法及臨床應用，產品才有說服力。」陳教授以甲狀腺診斷為例，指出：「過去診斷甲狀腺是先用觸摸，再看影像，最後才抽取細胞。台大醫院甲狀腺細胞學的泰斗張天鈞醫師，也是台灣第一個診斷甲狀腺癌用細胞學來看的人，他跟我說，早期他的老師也認為甲狀腺診斷看細胞學沒有用，用摸的比較準，但到現在細胞學檢測已成為黃金標準，張醫師也提到當年推廣細胞學診斷時沒有人相信他，所以現在看似不被接受的新方法，有可能在未來會成為黃金標準。目前當紅的智慧醫材也是一樣，醫生在最初都會對創新科技有所疑慮，所以 AI 很重要的一點是，判讀完後的答案背後都要有好的理由，才能說服醫生去使用。」
在該產品的臨床設計上，陳教授表示，甲狀腺診斷醫材的評估是以開刀後的病理結果來判斷，規模大約二十位醫師，每位醫師要讀一百多張影像，讀完後看每位醫師用該裝置後的準確度。根據 FDA 頒布的指引，使用者必須要清除記憶，即會有段時間讓醫生遺忘之前看過的影像，然後重新再判讀，以證明醫生使用該醫材的表現與沒有使用時的差異性，這個差異也必須達到統計上有意義的 p 值<0.05，也就是必須證明該醫材是對醫生有效的，就像新藥必須證明對病人有效一樣。
對於判讀結果後所提供的解釋，陳教授說：「深度學習最後就是告訴你良惡性，但醫生還要知道背後的原因，這就是我們的裝置與其他產品最大的差異，我們會用醫生能理解的語言，告訴他們背後的意義。這也是我不斷跟學生強調的，深度學習最重要的關鍵其實是提供意義而不只是給結果。Google 把深度學習的架構開放，讓許多人都可以使用，結果所有的學生都只在思考要建構幾層的神經網絡(neural network)、卷積層(convolution layer)、隱藏層(hidden layer)等等，若 AI 發展到最後演變成大家只在意要建構幾層神經網絡，而不是探究良惡性背後生物性的成因，會失去 AI 對人類真正有貢獻的意義。這樣講好像我在反對 AI，其實不然，我的學生也很多在從事 AI 開發，但我希望不是只嘗試錯誤般地建構神經網路，而是要注重背後的原因，並能跟人類溝通，才能發揮一個智慧醫材的真正價值。」
2. AI 很厲害，但醫生仍難被取代
「我觀察到滿有趣的一點是，即便醫生都來暢談醫療用的 AI ，但當面臨一個與他息息相關的智慧醫材又是另一回事，醫生除了懷疑它的準確度，也擔心自己會不會被 AI 取代。事實上，就如同你們之前採訪北醫李友專院長，他提到 AlphaGo 在下圍棋可以產生無限種可能，透過實例從錯誤中學習修正，但醫學領域無法比照辦理，有太多變異需要綜合考量，難度相當高。所以 AI 目前在醫療上的角色仍是以輔助為主。」陳教授說。
其次，他提到安克生醫的產品在去年通過 CFDA 批准上市，準備在中國推廣，當時中國很流行「人機大戰」，「一開始代理商跟我說我們也要做人機大戰。但我表示，我們產品從設計與 FDA 認證來看都是要輔助人類，所以人機大戰有很多爭議。幸好，後來代理商採納我的建議，改成四名使用該產品的醫師與其他沒有使用產品的醫師比較。其實，在去年以前也沒有任何產品被監管機構認可能獨立判斷。雖然在今年 FDA 批准一個可獨立判斷眼科疾病的 AI 軟體 IDx–DR，但我不清楚法規上是如何通過，及法律上是由誰來負最後診斷結果的責任。不過我相信，還是有些醫師透過豐富的經驗及醫病互動來評估各種狀況，醫病關係仍是無法取代的。」陳教授堅定地表示。
搶攻中國市場小撇步
通過認證仍須防範抄襲
自安克的產品通過中國認證、順利打進中國市場後，我們相當好奇安克如何防範抄襲？陳教授表示，除了專利佈局，在產品開始販售前，就必須掌握每個醫藥通路的意見領袖 (key operation leader)，「因為掌握通路就會和通路產生共存關係，這比確保產品被抄襲來得重要。」再者，在產品的安全性方面，除了用最新的安全加密技術外，也規劃也導入最近當紅的區塊鏈技術 (block-chain technology)，為了資安防護，需要投入不少時間與心力。
沒有人口紅利如何勝出？
AI 時代，除了技術開發，大數據也是重要關鍵，但台灣並不像中國擁有人口紅利的優勢，對此，陳教授說：「所以我們要發展 AI，有一個關鍵技術，就是如何在最少的資料中學到最多的知識，即資料的去蕪存菁。目前台灣科技部有個補助『人工智慧創新研究中心專案計畫』，就是針對此問題，補助 AI 的臨床應用及核心技術這兩方面。另外，要讓神經網絡透明化，從資料中萃取出知識，所謂的 Explainable AI，而不只是個黑盒子，這是一大挑戰，AI 如果無法做到都是浪費，那也是我們現在正積極在做的事情。」
從學界跨入業界：原來管理沒那麼簡單
「坦白講，在台大是滿快樂的，因為自己就是自己的老闆，」陳教授笑著說：「但到了業界則不同，當時安克生醫拿到美國 FDA，準備興櫃，安克董事長積極地找我去當總經理。那時我很掙扎，後來想說以前也曾試過創業，或許是個到業界大展身手的好機會，但發現完全不是那麼回事，一個新創公司跟大集團是截然不同的。除了把創新想法商業化是個難題，另外一個就是公司治理，我也是加入安克後，才真正了解一個產業如何運作。」不過，陳教授也提到自己是幸運的，加入時剛好參與安克上市櫃的過程，也了解到技術商業化、公司財務等的學問。「滿有趣的，上市後的增資也還算順利。我覺得我最大貢獻可能是很熟悉法規，那時候有一位林秋雄博士幫助我們，讓我學到非常多。」
探討工工人才跨生科的可能性
面對跨領域整合當道，台灣又以 ICT 產業稱霸全球，工業工程人才可能跨入生醫領域嗎？對此，陳教授表示：
1. 好的醫工人才也都去了 ICT 產業？
「以電資、工學院來說，ICT 產業仍是最大的吸鐵。雖然他們的生活品質不見得比較好，但薪水是一大誘因。我的學生畢業後有沒有來安克？沒有，他們都去台積電，而且他們去台積電一年後的薪水就跟我差不多。」陳教授笑道。
不過，在職業生涯中，自我成長是很重要的一環，「我常跟學生說，成就感跟賺錢多寡無法相比，」他接著表示：「我認為一份工作必須要能帶來成就感。以安克來說，可提供學習環境與成就感，從開發前期晚上九點和美國 FDA 討論法規，到產品化階段同仁要到世界各地包含德國、杜拜、美國等去參展。這跟你在一家大企業裡當小螺絲釘是很不同的。或許薪水沒有 ICT 產業高，但在這裡 (生醫產業) 能更有遠見。把基礎研究開發成可應用的技術，再到商品化，通過認證等整個過程，這樣的訓練是很紮實的。當然也有訓練完後就去台積電工作的，可能有經濟上的考量。所以老實講，台灣醫療新創公司要做出世界級的產品，仍有很多挑戰，而其中最大的挑戰還是如何留住好人才。年輕人除非有熱情，不然很難誘導他們從 ICT 產業跳過來。」
2. 產學鴻溝與制度窠臼
另一項挑戰，就是許多技術背景出身的教授或研究員，無法想像產品要經過認證、說服醫生到真正能臨床應用整個過程所面臨的挑戰。目前台灣的生醫產業，仍是以醫療器材(medical device) 如血壓計、血糖機等為主，很少創新的醫療技術 (med-tech)，主因就在於人才。陳教授也說：「很多學生有不錯的想法，但沒有辦法往下走。我想，台灣雖然有設立育成中心，但在專業度上仍需加強；再者，台灣的投資人也不夠有遠見，例如有些教授有很好的想法，但要申請一個臨床試驗都很困難，因為沒有財務支持。還有台灣在教育制度上的 KPI ，年輕教授被逼著發表論文、申請經費，要升到教授才真正享有自由度，但等到那時候很多人都已不願承受創業風險。這很可惜，因為台灣學界優秀的人才其實很多。」
最後，陳教授點出安克生醫成功的另一項重要關鍵，就是與學醫界緊密合作，「除了我來擔任安克的管理職，在與學醫界溝通上具有優勢，還有台大醫院團隊提供專業的技術與建議，所以我們內部經常保持良好的互動，也才有辦法讓公司持續發展下去，目前呼吸中止症的新產品也已送審。產業是不可能完全獨立的，必須跟學界保持合作，才能一起共創雙贏。」
延伸閱讀：https://geneonline.news/index.php/2018/01/15/ai-is-better/採訪、撰文 / Thomas Huang、Jane Lee
