智慧医疗时代:掌握知识,但不被知识所侷限 ─ 专访台大工业工程学研究所陈正刚教授

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“所有做 AI 开发的学生都专注于神经网络要几层、架构应该是如何、怎么样的结果比较好等等。但我会惋惜地说,如果人类的知识仅限于技术层次,那或许对发表论文来说很重要,但技术背后对人类的贡献才是它真正的价值所在。”台大工业工程学研究所的陈正刚教授一语道出他对智慧医材开发的精辟见解。

陈教授拥有统计硕士学位、工业工程学系博士学位,长期从事资料分析,和多家半导体公司有合作经验,于 2009 年开始与台大医院团队展开合作,共同研发出全球首创甲状腺超音波电脑辅助诊断系统 (CAD) 软件,后技转给安克生医,该产品不仅在短时间内通过美国 FDA 许可,也获得欧盟 CE 认证及中国国家药品监督管理局 (NMPA,原 CFDA) 批准上市。在这个智慧医材风起云涌的时代,基因线上来到陈教授的办公室,请教他一项智慧医材如何脱颖而出,从技术开发到上市有哪些成功关键?以及跨领域、产学合作又面临什么样的挑战?一起来听听他精彩的经验谈。

科技创新如何快速通关 ? 首先,你要掌握“法规”

面对自己的跨界经历,陈教授说:“半导体和生医领域虽然完全不同,但对我而言,都是要 pick up domain knowledge (掌握专业知识)。”提到最初接触生医领域的契机,是在 2009 年经由工研院的学生牵线,认识台大医院妇产部的谢丰舟医师及乳癌权威张金坚医师,开始投入智慧医材的研发。陈教授将半导体领域晶圆制程资料分析、探勘技术应用到生医影像,与台大医院团队共同研发出全球首创甲状腺超音波电脑辅助诊断系统 (CAD),后由台大技转给安克生医。回想这段历程,陈教授表示,他曾带着团队远赴美国与 FDA 官员开会,“新医材要上市,法规相当重要。过去虽然有类似产品,但都没有明确规范,所以美国 FDA 在 2008 年召开专家会议,讨论如何制定 CAD 产品的法规,在 2009 年先发表草案,让我们有初步的指引可遵循。”到了 2012 年美国 FDA 正式发表 CAD 指引,由于该产品一开始就遵循 FDA 规范,因此于 2013 年迅速获得 510(k) 许可,可谓全球第一,陈教授说:“电脑辅助诊断产品中,超音波装置属于高度机器相关(machine dependent)且又是操作者决定检查的价值(operator dependent),所以我们做了非常多验证,包括可重复性、稳定性等,全程近七、八个月,当时 FDA 为加速中、低风险创新医材的审查程序,有个叫 De Novo 的申请途径,但我们并没有要申请 De Novo,所以当时我就带着安克生医的工程师一起飞到美国跟 FDA 官员讨论,他们也提供不少建议跟方向,让我们顺利在 2013 年 11 月拿到 FDA 认证。当美国 FDA 觉得你的产品是有意义的,就会花很多心力帮助你,不仅只是把关法规,而是真正为了病人福祉,在帮助医材发展。”

其次,陈教授指出,许多研发人员都会以技术为优先,当产品准备完成上市,才关注法规,“这个大错特错,”他说,“法规必须在产品开发初期就要重视,还有专利的布局。因为法规会影响开发方向、相关验证等等,还有必须了解市面上已有哪些医材,避免花太多力气但开发出来的产品无法比别人更好,或无法压低成本,只剩成果可发表论文,相当可惜。”

拿到认证又如何,医师认同才是挑战

1. AI 不能只有答案,还要给个好理由

“大家现在谈智慧医疗,从医材角度就是从 Computer-Assisted Detection Devices (电脑辅助侦测软件) 开始,目的是在辅助医生,所以要先了解医生 (使用者) 的想法及临床应用,产品才有说服力。”陈教授以甲状腺诊断为例,指出:“过去诊断甲状腺是先用触摸,再看影像,最后才抽取细胞。台大医院甲状腺细胞学的泰斗张天钧医师,也是台湾第一个诊断甲状腺癌用细胞学来看的人,他跟我说,早期他的老师也认为甲状腺诊断看细胞学没有用,用摸的比较准,但到现在细胞学检测已成为黄金标准,张医师也提到当年推广细胞学诊断时没有人相信他,所以现在看似不被接受的新方法,有可能在未来会成为黄金标准。目前当红的智慧医材也是一样,医生在最初都会对创新科技有所疑虑,所以 AI 很重要的一点是,判读完后的答案背后都要有好的理由,才能说服医生去使用。”

在该产品的临床设计上,陈教授表示,甲状腺诊断医材的评估是以开刀后的病理结果来判断,规模大约二十位医师,每位医师要读一百多张影像,读完后看每位医师用该装置后的准确度。根据 FDA 颁布的指引,使用者必须要清除记忆,即会有段时间让医生遗忘之前看过的影像,然后重新再判读,以证明医生使用该医材的表现与没有使用时的差异性,这个差异也必须达到统计上有意义的 p 值<0.05,也就是必须证明该医材是对医生有效的,就像新药必须证明对病人有效一样。

对于判读结果后所提供的解释,陈教授说:“深度学习最后就是告诉你良恶性,但医生还要知道背后的原因,这就是我们的装置与其他产品最大的差异,我们会用医生能理解的语言,告诉他们背后的意义。这也是我不断跟学生强调的,深度学习最重要的关键其实是提供意义而不只是给结果。Google 把深度学习的架构开放,让许多人都可以使用,结果所有的学生都只在思考要建构几层的神经网络(neural network)、卷积层(convolution layer)、隐藏层(hidden layer)等等,若 AI 发展到最后演变成大家只在意要建构几层神经网络,而不是探究良恶性背后生物性的成因,会失去 AI 对人类真正有贡献的意义。这样讲好像我在反对 AI,其实不然,我的学生也很多在从事 AI 开发,但我希望不是只尝试错误般地建构神经网络,而是要注重背后的原因,并能跟人类沟通,才能发挥一个智慧医材的真正价值。”

2. AI 很厉害,但医生仍难被取代

“我观察到满有趣的一点是,即便医生都来畅谈医疗用的 AI ,但当面临一个与他息息相关的智慧医材又是另一回事,医生除了怀疑它的准确度,也担心自己会不会被 AI 取代。事实上,就如同你们之前采访北医李友专院长,他提到 AlphaGo 在下围棋可以产生无限种可能,透过实例从错误中学习修正,但医学领域无法比照办理,有太多变异需要综合考量,难度相当高。所以 AI 目前在医疗上的角色仍是以辅助为主。”陈教授说。

其次,他提到安克生医的产品在去年通过 CFDA 批准上市,准备在中国推广,当时中国很流行“人机大战”,“一开始代理商跟我说我们也要做人机大战。但我表示,我们产品从设计与 FDA 认证来看都是要辅助人类,所以人机大战有很多争议。幸好,后来代理商采纳我的建议,改成四名使用该产品的医师与其他没有使用产品的医师比较。其实,在去年以前也没有任何产品被监管机构认可能独立判断。虽然在今年 FDA 批准一个可独立判断眼科疾病的 AI 软件 IDx–DR,但我不清楚法规上是如何通过,及法律上是由谁来负最后诊断结果的责任。不过我相信,还是有些医师透过丰富的经验及医病互动来评估各种状况,医病关系仍是无法取代的。”陈教授坚定地表示。

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抢攻中国市场小撇步

通过认证仍须防范抄袭

自安克的产品通过中国认证、顺利打进中国市场后,我们相当好奇安克如何防范抄袭?陈教授表示,除了专利布局,在产品开始贩售前,就必须掌握每个医药通路的意见领袖 (key operation leader),“因为掌握通路就会和通路产生共存关系,这比确保产品被抄袭来得重要。”再者,在产品的安全性方面,除了用最新的安全加密技术外,也规划也导入最近当红的区块链技术 (block-chain technology),为了资安防护,需要投入不少时间与心力。

没有人口红利如何胜出?

AI 时代,除了技术开发,大数据也是重要关键,但台湾并不像中国拥有人口红利的优势,对此,陈教授说:“所以我们要发展 AI,有一个关键技术,就是如何在最少的资料中学到最多的知识,即资料的去芜存菁。目前台湾科技部有个补助‘人工智能创新研究中心专案计画’,就是针对此问题,补助 AI 的临床应用及核心技术这两方面。另外,要让神经网络透明化,从资料中萃取出知识,所谓的 Explainable AI,而不只是个黑盒子,这是一大挑战,AI 如果无法做到都是浪费,那也是我们现在正积极在做的事情。”

从学界跨入业界:原来管理没那么简单

“坦白讲,在台大是满快乐的,因为自己就是自己的老板,”陈教授笑着说:“但到了业界则不同,当时安克生医拿到美国 FDA,准备兴柜,安克董事长积极地找我去当总经理。那时我很挣扎,后来想说以前也曾试过创业,或许是个到业界大展身手的好机会,但发现完全不是那么回事,一个新创公司跟大集团是截然不同的。除了把创新想法商业化是个难题,另外一个就是公司治理,我也是加入安克后,才真正了解一个产业如何运作。”不过,陈教授也提到自己是幸运的,加入时刚好参与安克上市柜的过程,也了解到技术商业化、公司财务等的学问。“满有趣的,上市后的增资也还算顺利。我觉得我最大贡献可能是很熟悉法规,那时候有一位林秋雄博士帮助我们,让我学到非常多。”

探讨工工人才跨生科的可能性

面对跨领域整合当道,台湾又以 ICT 产业称霸全球,工业工程人才可能跨入生医领域吗?对此,陈教授表示:

1. 好的医工人才也都去了 ICT 产业?

“以电资、工学院来说,ICT 产业仍是最大的吸铁。虽然他们的生活品质不见得比较好,但薪水是一大诱因。我的学生毕业后有没有来安克?没有,他们都去台积电,而且他们去台积电一年后的薪水就跟我差不多。”陈教授笑道。

不过,在职业生涯中,自我成长是很重要的一环,“我常跟学生说,成就感跟赚钱多寡无法相比,”他接着表示:“我认为一份工作必须要能带来成就感。以安克来说,可提供学习环境与成就感,从开发前期晚上九点和美国 FDA 讨论法规,到产品化阶段同仁要到世界各地包含德国、杜拜、美国等去参展。这跟你在一家大企业里当小螺丝钉是很不同的。或许薪水没有 ICT 产业高,但在这里 (生医产业) 能更有远见。把基础研究开发成可应用的技术,再到商品化,通过认证等整个过程,这样的训练是很扎实的。当然也有训练完后就去台积电工作的,可能有经济上的考量。所以老实讲,台湾医疗新创公司要做出世界级的产品,仍有很多挑战,而其中最大的挑战还是如何留住好人才。年轻人除非有热情,不然很难诱导他们从 ICT 产业跳过来。”

2. 产学鸿沟与制度窠臼

另一项挑战,就是许多技术背景出身的教授或研究员,无法想像产品要经过认证、说服医生到真正能临床应用整个过程所面临的挑战。目前台湾的生医产业,仍是以医疗器材(medical device) 如血压计、血糖机等为主,很少创新的医疗技术 (med-tech),主因就在于人才。陈教授也说:“很多学生有不错的想法,但没有办法往下走。我想,台湾虽然有设立育成中心,但在专业度上仍需加强;再者,台湾的投资人也不够有远见,例如有些教授有很好的想法,但要申请一个临床试验都很困难,因为没有财务支持。还有台湾在教育制度上的 KPI ,年轻教授被逼着发表论文、申请经费,要升到教授才真正享有自由度,但等到那时候很多人都已不愿承受创业风险。这很可惜,因为台湾学界优秀的人才其实很多。”

最后,陈教授点出安克生医成功的另一项重要关键,就是与学医界紧密合作,“除了我来担任安克的管理职,在与学医界沟通上具有优势,还有台大医院团队提供专业的技术与建议,所以我们内部经常保持良好的互动,也才有办法让公司持续发展下去,目前呼吸中止症的新产品也已送审。产业是不可能完全独立的,必须跟学界保持合作,才能一起共创双赢。”

延伸阅读:https://geneonline.news/index.php/2018/01/15/ai-is-better/

采访、撰文 / Thomas Huang、Jane Lee

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