作者：DIGITIMES李佳翰
随着运算能力持续突破，近年来也持续推动人工智能(AI)在各领域的应用，其中备受瞩目的就属医疗保健领域。据CBInsights最新发布的「TopHealthcareAITrendsToWatch」报告指出，医疗领域的AI技术主要专注于改善病患检测结果及医疗，并降低医疗成本。
幸运的是，美国食品及药物管理局(FDA)快速追踪部分AI服务类别，并自年来为超过70家AI影像和诊断公司开启商业途径。其中，制药公司对AI技术兴趣极高，尤其是那些意欲加速医药探索的新创公司。
如年5月时，制药大厂辉瑞公司(Pfizer)与一家研发基于运算药物设计新创XtalPi签署战略合作协议。另如诺华(Novartis)、赛诺菲(Sanofi)、葛兰素史克(GlaxoSmithKline)、安进(Amgen)及默克(Merck)等也签署了类似的合作协议。
报告指出，自年来医疗领域相关AI初创公司共计轮融资总金额已超过43亿美元，为AI各领域最高。其中，又以「软件即医疗设备」(software-as-a-medical-device)的发展最快速。
此外，在年上半中国已超越英国成为继美国后，在全球医疗保健协议中第二活跃国家。报告表示，中国科技公司正借由*策的大力支持进*AI医疗领域，并透过合作将诸多海外相关产品或服务引入国内。
其中，影像辨识对疾病诊断的改革带来重大影响。如不久前Google的DeepMind的神经网络在50种威胁视力的眼疾诊断中与专科医师的诊断结果相符，凸显出该技术的强大功能。
不过，即便AI技术强势来袭，但在中短期内仍将无法取代医师。报告指出，机器学习演算法主要透过标注的数据集来进行学习，而人类是负责将数据集进行标注的，不是机器。阿里云闵万里博士表示，所有样本必须由专家进行标注，因为若样本没有任何标注时，将无法确知样本是属于健康人士或病患所有。
但与此同时，医疗保健领域AI技术的最大障碍之一就是医疗体系的惯性，如何彻底改革不具效率的现有流程、尝试推动新兴技术，在既有的医疗体系内恐寸步难行。医疗保健领域专有的技术及可行性挑战，对于AI技术的落实都是严峻考验。
以美国来说，就没有病患资料的标准规格或中央储存资料库存在。此外，透过传真或电子邮件传输模糊不清的PDF档或有手写标注的影像时，可能造成AI在辨识时失准。
而如苹果(Apple)等科技巨擘可望透过整合庞大的用户网络、医疗保健供应商及电子健康纪录(EHR)服务供应商等，在医疗AI领域占有优势。如苹果的ResearchKit及CareKit等工具，透过搭建新数据来源并将EHR数据让患者随手可得，可望为临床研究带来重大的改革。
此外，有越来越多智能手机或穿戴式设备自我诊断，未来将大幅减少医疗院所的看诊次数。如Dip.io应用程式便可使用尿液分析仪及视觉运算演算法透过智能手机来进行试纸分析；或可撷取穿戴式设备搜集数据来预测使用者健康状况的Biofourmis等。
