台大3台超級電腦，助攻智慧醫療！台灣最強2大產業將迸發什麼火花？

談到台大醫院，這裡聚集全台優秀的醫師及特殊病歷，成為台大醫院在發展智慧醫療的最大優勢，讓科技大廠紛紛主動帶著解決方案登門合作，包含廣達、宏碁、研華等都是合作夥伴。

「以往台大醫院是醫療科技、藥物產品的消費者，現在要轉變成醫療科技的製造者。」台大醫院智慧醫療中心副主任李建璋語氣堅定地說。

2020年台大醫院成立了「智慧醫療中心」，共有6位工程師、導入3部AI超級電腦。當有了自己的醫療數據、工程師，就能夠開發所需要的人工智慧軟體，應用在病人身上，一年台大智慧醫療中心約可開發12～15個人工智慧軟體，未來還會持續增加。

成立智慧醫療中心，建立人工智慧模型

資料被視為是現代「新石油」，台大醫院擁有大量的電子病歷資料，若搭配人工智慧與大數據分析，就能建立人工智慧模型，進而模仿醫師做醫療決策。

李建璋指出， 醫院建立人工智慧模型，會需要醫療數據、跨領域人才、電腦算力、轉譯（把AI軟體導入醫院）四大要素 ，這些都不是傳統醫院架構下處理的工作，因此才需要設立智慧醫療中心。

目前台大智慧醫療中心主要攻三塊領域：

第一、影像辨識。 人工智慧有高達7成應用在影像，台大眼科就曾和宏碁合作開發「眼科AI輔助診斷軟體」，協助醫師判讀糖尿病患者視網膜病變，精準度高達95%以上。台大也開發心臟主動脈鈣化/脂肪的AI模型，分析一名心臟主動脈鈣化病例僅需0.4秒。

第二、自然語言處理。 舉例來說，醫師在寫診斷書時會註記中英文，接著由疾病分類師進行國際疾病碼的編碼，由於國際疾病碼是醫院申請健保的依據，「過去疾病分類師可能需要花半小時來看一本本病歷，現在透過AI，就可直接告訴你一本病歷有幾個診斷。」當AI編碼越完整，對醫院的財務也有直接幫助。

第三、結構化資料。 當病人被送進急診室時，醫師會從病人的病史、生命徵象及實驗室數據作綜合判斷；如今AI也可以做綜合判斷，例如在30天內Covid的死亡率，評估是否需要住加護病房。

而要處理龐大的臨床文字及影像資料建模，就需要AI超級電腦的運算能力。特別是影像、病理切片、基因資料這3類需要大量的算力，「若要建立一個好的模型，都會需要上萬張的資料量，」台大醫院已耗資近2千萬元購入兩部NVIDIA新一代AI超級電腦系統DGX A100，再加上廣達贈送一台，台大智慧醫療中心已有3台AI超級電腦，大幅提升電腦算力。

樂於和電子巨人合作，醫院轉變軟體公司

除了提升自身的AI研究能量，台大醫院也樂於和電子巨人合作，像是廣達不僅捐贈一台超級電腦，目前也計劃開發智慧醫療的元宇宙應用；台大也導入研華科技的智慧急診系統。

李建璋觀察，台灣電子業對醫療市場嗅覺靈敏，幾乎都是主動找台大合作；另一方面也是看中台大擁有華人區最多元的病歷資料，且資料書寫都採英文，可以跟歐美接軌。

不過在合作的過程，他發現電子業與醫療產業的思維仍需要時間來磨合。李建璋分析，電子業的商業模式聚焦在能夠大量複製生產的商品，但人工智慧醫學模型是「小量多樣」、類似「精品」的概念，兩者仍有差距。

舉例來說，業者開發一個眼底影像AI模型，並無法立即複製到全台或全球，因為不同地區的病人組成與資料都不同，因此到不同地區的醫院仍需要花時間調整，「智慧醫療若真的要在台灣形成一個產業的話，電子業也必須適應醫療的環境。」

放眼未來，所謂智慧醫院會逐漸轉變軟體公司的概念，從傳統醫學走向透過「資料」來驅動創新。雖然目標很理想，但現階段台大所使用的人工智慧軟體，由於顧慮到服務的穩定性，並未讓患者自費負擔，因此還沒辦法幫醫院創造實質的營收。

他認為，最終還是需要保險業者來推動智慧醫療發展。像是在美國若人工智慧軟體通過臨床試驗，證明對醫療有直接幫助，AI軟體可納入保險給付範圍，目前台灣還缺乏付費的機制。

至於現階段台大醫院醫生對於人工智慧的接受度，李建璋坦言，還在萌芽階段，畢竟過去醫生較缺乏電腦科學大數據的訓練。

現在台大透過安排相關教育活動課程，讓醫生能夠更了解人工智慧，待未來台大有更多研究人才，就能研發更多人工智慧軟體，成為醫療科技的製造者。

責任編輯：林美欣

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