说人工智能正对“白色巨塔”带来重大改变,但这波 AI 热潮到底走了多远,对医疗行业内生态、投资的影响,又是什么?美国网站 CB insights 日前发表报告,整理出 9 大重点,描绘出目前发展。
这份《Top Healthcare AI Trends To Watch》报告指出,“图像辨识”是 AI 医疗的最好例子之一。例如日前 Google DeepMind 宣布,其研发的神经网络已经能辨识出 50 种眼部疾病,准确度媲美医生。另外,制药公司开始试着透过深度学习开发新药,例如默克(Merck)集团和新创公司 Atomwise 合作,已来台设点的英科智能(Insilico Medicine)则和 GlaxoSmithKline 携手。
从投资趋势来看,AI 医疗新创也越来越受到瞩目。2013 年起,美国 AI 医疗新创募资超过 43 亿美元,投资件数 576 件,在所有跟 AI 相关的募资领域里,数量居冠。
▲ 美国 AI 医疗新创团队募资案件数,在今年第二季达到高峰。(Source:CB Insights)
但发展医疗AI的最大障碍之一,就是需要让现行“不存在”的流程赶上既有发展,以及尝试这些发展中的新科技。“像是在美国,并没有统一规格、存放的病患档案和数据,当病人传真或用Email寄送档案时,这些手写资讯、PDF档该如何撷取出资讯,会相当具有挑战性。”但苹果已经注意到这个现象,找上许多合作伙伴,要解决电子病历问题,并把电子病历掌控权放在病人手中。
1. AI 成为一种“医疗设备”
美国 FDA 开始陆续通过 AI 软件的影像诊断许可。今年 4 月,FDA 认证 AI 软件可以在没有专家协助提供意见的情况下,单独判断病患是否罹患糖尿病导致的视网膜病变问题。这套 IDX-DR 软件能辨识出 87.4% 的严重糖尿病视网膜病变。
新创公司 Viz.ai 也被许可分析和辨识潜在中风概率。通过 FDA 审核后,这间新创募资了 2,100 万美元 A 轮资金,投资人包含了 Google Ventures;GE 奇异支持的新创 Arterys 在去年通过 FDA 审核,能用云端 AI 平台分析心脏影像。今年则通过用 AI 判断肝脏和肺部损害分布状况来诊断癌症。
AI 诊断快速通过官方许可,带来不少商机。2013 年起,有高达 70 间 AI 医疗影像和诊断公司成功募资,件数超过 119 件。
2. 挖掘非典型的风险因素
用神经网络来分析视网膜影像和声音波纹,有可能有潜力能帮助判断心脏病的风险。
Google 去年在 Nature 期刊发表论文,能透过神经网络学习辨识视网膜影响,用以找出心血管的潜在风险。这篇研究指出,透过视网膜影响,不光是能看出年龄、性别、吸烟等风险因素,甚至还能量化出一些未曾发表过的因素。
另一方面,Mayo Clinic 和一间以色列新创公司 Beyond Verbal 合作,从罹患冠状动脉疾病的病患身上,找出独特声音特征,发现其中两项特征和罹患疾病高度相关。一间新创公司 Cardiogram 甚至表示,他们可以从心跳变化的速度来判断是否罹患糖尿病,准确率高达 85%。
3. 苹果公司冲击临床实验
苹果正在用 iPhone 和 Apple Watch 打造治疗研究生态系,而数据将会是 AI 应用的核心。
2015 年起,苹果发表了两项开源架构:ResearchKit 和 CareKit,用来帮助临床试验招募病患和远端监控健康变化。这项架构允许研究者和开发者打造医疗 App 观察这些受试者的每日变化。
像是杜克大学开发了一款结合脸部辨识算法和 iPhone 前镜头的 App,能记录自闭症孩童的行为。还有一款有上万人使用的 mPower App。利用手指运动和脚步分析来研究帕金森式症病人,并让这些档案能更广泛地的被研究社群使用。
今年 1 月,苹果宣布 iPhone 使用者接下来都可以透过旗下的“健康”App,从他们的合作机构中取得自己的电子病历,包含过敏等资讯。6 月份,苹果再发表健康纪录 API 给开发者,由使用者自主选择,是否提供个资给第三方应用和医疗单位。
4. 大药局的 AI 转型记
传统大药商正积极和 AI 新创寻找可能性。
今年 5 月,知名药厂辉瑞(Pfizer)宣布和新创公司 XtalPi 合作,后者是一间由腾讯和 Google 支援的 AI 公司,希望能改善小分子药物的制程,以及开发基于运算而设计出的新药。
另外,诺华(Novartis)、赛诺菲(Sanofi)和默克等大药厂也纷纷和 AI 新创公司合作,希望能开发出治疗肿瘤和心脏病的新药。虽然很多 AI 新创公司都还在早期阶段,但这些大药商还是希望能赌一把,透过算法来开发新的制程和药物。
5. AI 需要医生
AI 公司需要医疗专家“诠释”影像,教会算法如何判断异常。
Google 旗下 Deepmind 公司在两年前开始和眼科医院合作,有高达 94% 准确率,能判断近 50 种眼部疾病。而这还只是第一阶段的成果。Deepmind 投入大量时间标签化和整理视网膜光学断层扫描(OCT)档案,他们将约 14,884 张断层提供给眼科医师和验光师,进行初步判断。
对美国来说,让高薪医师只做这些事,显然不划算,但美国国家卫生研究院(NIH)正在帮忙做这件事。今年 7 月,他们释出来自超过 4,400 名病患的 3 万 2 千张断层扫描,而这些病患的损伤部位,都已经由放射师判断过。NIH 表示,这是目前最大量的档案释出。
另外,奇异公司和西门子也正在进行大规模的医疗档案计划。奇异在今年 5 月拿到一项专利,能运用机器学习分析显微镜下的细胞种类。
6. 中国 AI 医疗发展越来越好
今年 1 月,中国在 AI 医疗新创募资案的数量正式超越英国,成为全球第二高的国家。加上中国政府去年喊出,要在 2030 年成为 AI 研究领域的领导者,让被列出计划的“医疗”发展前途看好。
像是科技巨头阿里巴巴、腾讯都对健康领域伸出橄榄枝,尤其是中国近 3.8 万间医疗机构都有微信账号,其中六成让使用者可以直接挂号、两千家接受微信支付,被外界看好能打入医疗市场。
不过,中国和美国都有“医疗建档”的问题,为了解决这个现象,中国政府已经着手建立好几个区域医学中心,统一病患数据。
“台湾医院的资讯整合能力,还是比较领先,”大仁集团总经理张文信认为,虽然在资本支出和市场商机不如对岸,但健保数据库的数据、医师素质和资讯整合能力,都会是台湾医疗机构能够输出、领先的关键优势。
7. DIY 在家诊断兴起
AI 让智能手机和穿戴式装置变成强大的在家诊断工具。
新创公司 Healthy.io 宣称,他们让尿液分析跟自拍一样简单。他们的第一项产品:Dip.io,可用传统的验尿试纸来判断是否有尿液感染。借由智能手机的镜头,算法会以不同光线的情况来解读试纸,目前已经在欧洲和以色列贩售,最近也被 FDA 核可。
另外,SkinVision 则强调,他们可让智能手机观测皮肤状况,判断是否罹患皮肤癌。
8. AI 帮忙省成本、增加医疗机构品质
医疗机构最重要的价值,应该是以“病人”为核心,不过这些经营者的想法,往往是希望能用“最低成本提供最好服务”。AI 新创 Qventus 宣称,他们的算法会比对医师面对相同疾病时的处方和处置,透过和医院合作,成功降低了 40% 的不必要花费。
▲ 透过 Facebook Messnger 开启对话,这类型的心理咨商聊天机器人会先说明“隐私权”,并强调若有强烈负面情绪和紧急情况,一定要联络相关单位。(Source:CB Insights)
9. AI 聊天机器人能代替心理咨商吗?
心理咨商的费用相当高,因此有新创团队思考用 AI 聊天机器人,改变民众的负面想法和行为,包含情绪追踪和数位健康日志等,专注在认知行为疗法领域。
例如这间 Woebot 新创,已募资 800 万美元。表示并非要取代传统疗法或人际互动;Wyse 募资 170 万美元,已经在 iTunes 上推出能舒缓焦虑和沮丧的聊天机器人;X2AI 则表示,目前有高达 400 万付费用户和他们的聊天机器人对话。
不过也有专家批评,“AI 对于心理学一无所知,就像笨学者一样。”尽管 AI 在制药、诊断、研发等领域都有所进展,但想“了解人心”,对于目前的人工智能进展来说,或许还有一段长路得走。
(本文由 数位时代 授权转载;首图来源:shutterstock)
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