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讓大數據、人工智慧為你看病

媒體報導
張貼人:陳郁婷公告日期:2017-08-25


讓大數據、人工智慧為你看病 - 哈佛商業評論‧與世界一流管理接軌
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讓大數據、人工智慧為你看病

謝邦昌 Ben-Chang Shia
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讓大數據、人工智慧為你看病
大數據、人工智慧等技術,正在建立精準醫療的新風貌。

大數據、人工智慧等技術,正在建立精準醫療的新風貌。

結合大數據:從健康檢查到預測健康風險

以元氣網的「測健康」線上服務為例,使用者輸入出生年度、性別、居住地三項資料,系統即可預測使用者未來各年齡階段的健康機率、預估壽命、醫療花費等資訊。

這項健康風險預測工具,即是運用了大數據分析,結合個人的生活型態,加上醫療資料建立預測模型。「測健康」根據使用者填入的資料,從全民健保資料庫中,找出相近年齡、同樣性別、相近居住地的對象,再與之比較,就可推算出初步的風險評估結果。而且,資料庫中的個人健康資料愈豐富,預測結果就會愈準確。雖然目前像「測健康」這類的健康風險預測工具,仍有些粗淺,但分析及研究的方向是正確的趨勢。

相較之下,一般的健檢,僅能判斷個人接受檢查的當下,健康現況是否異常,再安排後續的定期檢查與追蹤。未來,透過大數據分析再加上深度學習的技術,醫療服務有希望能更精準地預測病情及未來的健康狀況,並且針對個人隨時間改變的健康狀況,給出各階段不同的預防建議,達到更佳的健康管理效果。

結合人工智慧:從手機到個人醫生,從科技公司到藥廠

近來,由於通訊技術的進步,「遠距醫療」已能讓醫生彷彿近在眼前,但在未來,人工智慧卻可能讓醫療成為貼身服務。以手機來說,若是結合人工智慧、生物科技等技術,即可能蒐集使用者的病理資訊,上傳至雲端大數據系統,診斷病情,甚至提供領藥建議,讓手機成為個人的醫生。

除了診斷,人工智慧在研發製藥的領域,也可能成為要角。與輝達(Nvidia)合作的科技公司Insilico Medicine,就是運用GAN(Generative Adversarial Network)「生成對抗網路」演算法,來協助研發新的藥物。GAN是非監督式學習中的一種,由一個生成網路和一個判別網路組成。生成網路盡可能作出難辨真偽的輸出內容,判別網路則盡可能在真實資料和生成網路的輸出內容間,判別孰真孰假。藉由兩個網路不斷互相對抗,調整參數,就能讓生成網路輸出的內容更逼真,更能模擬真實情境。

也就是說,藥廠原本必須花費大量時間與成本,篩選具藥用性質的物質與分子,找出候選藥物,再進行臨床試驗,以發掘療效最佳的藥物。但Insilico Medicine藉由GAN演算法,就能根據疾病或情境,模擬出特定的化學分子結構,以期大幅縮減研製、測試藥物的繁複時程,甚至超越傳統的藥廠。

我們可以說,加速發展的數據趨勢,勢必會掀起另一波數位醫療革命,也會為傳統醫療機構、廠商、現行相關法規,帶來巨大的挑戰,甚至引發醫療產業大洗牌。



謝邦昌 Ben-Chang Shia

台北醫學大學管理學院院長、大數據研究中心主任、中華市場研究協會理事長、中華資料採礦協會榮譽理事長。


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最後修改時間:2017-08-25 PM 12:59

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