2020-12-08 醫聲.數位健康
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2020-12-06 新聞.元氣新聞
智慧醫療當道 醫療照護朝去集中化、家庭為導向轉型
國立交通大學與陽明醫學大學將於明年2月1日正式合併，未來將結合交大的電子資通訊技術和陽大的先進醫療照護專業與臨床實務，強強聯手，打造智慧醫療。交通大學副校長、智慧醫療推動中心主任林奇宏更表示，未來醫療照護將朝去集中化、家庭為導向轉型。林奇宏表示，醫學從描述性醫學、分子基因醫學，到了數位資訊革命後轉型為數位醫學到現在最夯的智能醫學，變化快速，但醫界需要深思的是如何連結。林奇宏表示，邁向超高齡社會，醫療需求從急性醫療轉向慢性病管理，加上新冠肺炎後許多資源投入於健康照護，醫療照護將以價值和成效為導向，從疾病治療轉向預防保健為主。而隨著新一代通訊技術提升，連結與連續的監測系統以及健康預測系統也隨之提升，病人的自我照護意識和能力將大幅增加，連帶也會改變醫療照護體系。過去需要「一大間醫院」才有足夠的經濟和服務規模，將漸漸朝向「去集中化」的方式，往社區發散，林奇宏也分享，交大新竹博愛校區正推動「智慧醫療推動中心」，其打造的模擬病房裡也運用大數據、人工智慧等資訊數據科技建置醫療系統，在場域測試，測試完後再醫院端系統。但隨著人工智慧興起，未來難道會全面取代醫師嗎？陽明大學醫管所教授唐高駿則表示，AI在影像、病理等固定的病人資訊判斷上，已有非常顯著的成效。現在各醫院也正在發展將AI運用於動態的生理資訊，蒐集大量資訊發展成「數位孿生（Digital Twins）」用於疾病預測。而過去醫師利用經驗來做出診斷，往往也「說不出所以然」，但藉由AI蒐集到細微的資訊，反而讓醫師發現「判斷路徑」，未來也可能翻轉醫學訓練。但唐高駿也表示，AI雖然在醫學判斷上已可做到輔助醫師正確、迅速的診斷，但情緒、病患偏好以及人的言談舉止等「人文變數」卻不是一下可交給電腦的，且醫師並不只限於判斷影像和病理資訊，因此要說AI能取代醫師恐不到時候。
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2020-12-05 新聞.科普好健康
天成導入MR混合實境 居家遠距會診不是夢
「MR混合實境」是AR（擴增實境）和VR（虛擬實境）的綜合體，可將虛擬場景與現實高度結合。天成醫療體系 首家運用HoloLens2天成醫療體系看中MR在後疫情時代的應用前景，與微軟（Microsoft）合作引進結合遠端協助軟體功能的MR眼鏡「HoloLens2」，用於居家醫療的遠距會診。醫院醫師透過居家醫師戴的HoloLens2，能在遠端掌握病人狀況、給予適當的會診建議。因應新冠肺炎疫情，天成醫療體系將今年訂為數位轉型年，結合資通訊、人工智慧（A：Artifical Intelligence）、區塊鏈（B：Block Chain）、雲端運算（C：Cloud Computing）及大數據（D：Big Data），朝大健康科技島邁進。微軟9月發表HoloLens2後，天成醫療體系金色年代長照社團法人董事長徐向謙和天晟醫院風濕免疫科主任翁國益醫師便主動向微軟洽談合作，11月啟用HoloLens2，成為全台首家運用HoloLens2的醫院。醫師戴上MR眼鏡 即時傳送檢驗報告翁國益表示，居家醫師到病人家中後，若發現有會診需求，只要戴上HoloLens2這款MR眼鏡，遠在醫院端的醫師就能看到HoloLens2傳回的影音。因HoloLens2影音性能強大，能使醫院醫師感覺親臨現場，還能把醫院端的檢驗檢查報告送到居家醫師的眼鏡視野當中，完成最即時的同步診療。倫敦用HoloLens2會診 減少新冠接觸翁國益說，由於HoloLens2可不用醫師直接接觸病人，據他了解，英國倫敦已用HoloLens2作為醫師會診住加護病房的新冠肺炎病人，降低接觸感染。可見，HoloLens2是數位防疫好工具，天晟醫院擬定未來可再用於：3D解剖構造模型影像衛教解釋功能、急診和加護病房的遠距會診功能等。打造智慧病房 比畫手勢即可操作此外，天晟醫院近期也將把VIP病房打造為智慧病房，除了設置常見的電子白板、離床偵測與防跌警報，另設有手勢操作的自動化感應功能。只要病人或護理師在偵測鏡頭前比畫手勢，就能自動開關燈、拉窗簾等，減少直接接觸。Kebbi機器人 照護長輩好幫手醫療科技展現正展出天成醫療體系的HoloLens2和智慧病房，最吸睛的還有可與長輩互動的AI機器人「Kebbi」，會跳舞、說故事、玩遊戲、拍照、人臉辨識和紅外線量體溫等，是天成3家護理之家及4家日照中心的陪伴好幫手。具醫療與長照專業的立委張育美表示，國家地理頻道紀錄片曾記述台灣醫療品質是世界第三、亞洲第一。由台灣生策會聯合衛福部、經濟部、科技部、農委會和生技中心主辦的醫療科技展，是全亞洲最大的醫療科技盛會，值得一看。自即日起至12月6日，台灣醫療科技展在台北南港展覽館舉行。
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2020-12-05 新聞.元氣新聞
天成醫療體系導入MR混合實境 居家醫療遠距會診不是夢
MR混合實境是AR（擴增實境）和VR（虛擬實境）的綜合體，可將虛擬場景與現實高度結合。天成醫療體系看中MR在後疫情時代的應用前景，與微軟（Microsoft）合作引進結合遠端協助軟體功能的MR眼鏡「HoloLens2」，用於居家醫療的遠距會診。醫院醫師透過居家醫師戴的HoloLens2，能在遠端掌握病人狀況、給予適當的會診建議。因應新冠肺炎疫情，天成醫療體系將今年訂為數位轉型年，結合資通訊、人工智慧（A：Artifical Intelligence）、區塊鏈（B：Block Chain）、雲端運算（C：Cloud Computing）及大數據（D：Big Data），朝大健康科技島邁進。微軟9月發表HoloLens2後，天成醫療體系金色年代長照社團法人董事長徐向謙和天晟醫院風濕免疫科主任翁國益醫師便主動向微軟洽談合作，11月啟用HoloLens2，成為全台首家運用HoloLens2的醫院。翁國益表示，居家醫師到病人家中後，若發現有會診需求，只要戴上HoloLens2這款MR眼鏡，遠在醫院端的醫師就能看到HoloLens2傳回的影音。因HoloLens2影音性能強大，能使醫院醫師感覺親臨現場，還能把醫院端的檢驗檢查報告送到居家醫師的眼鏡視野當中，完成最即時的同步診療。翁國益說，由於HoloLens2可不用醫師直接接觸病人，據他了解，英國倫敦已用HoloLens2作為醫師會診住加護病房的新冠肺炎病人，降低接觸感染。可見，HoloLens2是數位防疫好工具，天晟醫院擬定未來可再用於：3D解剖構造模型影像衛教解釋功能、急診和加護病房的遠距會診功能等。此外，天晟醫院近期也將把VIP病房打造為智慧病房，除了設置常見的電子白板、離床偵測、與防跌警報，另設有手勢操作的自動化感應功能。只要病人或護理師在偵測鏡頭前比劃手勢，就能自動開關燈、拉窗簾等，減少直接接觸。醫療科技展現正展出天成醫療體系的HoloLens2和智慧病房，最吸睛的還有可與長輩互動的AI機器人「Kebbi」，會跳舞、說故事、玩遊戲、拍照、人臉辨識、和紅外線量體溫等，是天成3家護理之家及4家日照中心的陪伴好幫手。具醫療與長照專業的立委張育美表示，國家地理頻道紀錄片曾記述台灣醫療品質是世界第三、亞洲第一。由台灣生策會聯合衛福部、經濟部、科技部、農委會和生技中心主辦的醫療科技展，是全亞洲最大的醫療科技盛會，值得一看。
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2020-12-04 新冠肺炎.預防自保
疫情升溫醫院恢復門禁管制 北醫附醫推零接觸管制措施
秋冬專案12月啟動，各醫院近期陸續恢復設置的戶外篩檢站、門禁管制等措施，台北醫學大學附設醫院為降低人員的負擔，在防疫緊縮政策前成功研發「零接觸智慧防疫自助機」，入院看診的民眾，僅需插卡，即可完成量體溫、實名制、確認旅遊史、戴口罩等，降低人員之間的接觸。台北醫學大學附設醫院院長陳瑞杰表示，疫情初期，避免院內感染的發生，各家醫院限制民眾進出醫院的出入口，並派員在有限的出入口中，協助量測體溫，確認旅遊史，隨著指揮中心後續下達於邊境的禁令，社區的風險也逐漸將到最低，門禁管制措施也隨之調整。不過，疫情持續至今「零接觸」已在這場防疫戰中成為關鍵字，陳瑞杰表示，門禁管制大致確認體溫、口罩、旅遊史等，行政人員長時間在醫院內工作，接觸到確診者的機率比一般民眾高，如何能兼顧門禁管制又能降低接觸比例，人工智慧則是最好的解方。陳瑞杰表示，「零接觸智慧防疫自助機」的研發其實源自於自動報到機，自動報到機插入健保卡後，診間就能得知患者已到診，叫號看診會更加順暢，既然自動報到機可以取得健保資料，表示直接插卡也能落實實名制的登載。其餘門禁管制項目的偵測，都已經各自有儀器，只要把多種儀器整合，就能降低行政人員的負擔。陳瑞杰表示，零接觸智慧防疫自助機目前已經上線使用，不少醫院都已經表達有採購的意願，他也提到未來疫情結束，零接觸智慧防疫自助機也能直接改為自動報到機，增加的功能也能作為加強院內感控的能力。
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2020-12-04 新聞.元氣新聞
台大急診人工智慧看臉辨識疼痛 急診檢傷再加速
「你現在有多痛？」疼痛非常主觀，要問得清楚，恐怕得花好幾分鐘。但在壅塞的急診現場，疼痛指數攸關檢傷分類，非評估不可，但醫護人員沒那麼多時間猶豫。台大醫院急診部與台灣大學資工系特聘教授傅立城合作，發展出人工智慧的電子化檢傷系統，以人臉辨識判斷疼痛指數，最快兩年後就能幫助急診達成兩分鐘內精準檢傷，也有助解決病人壅塞問題。台大醫院急診部主任黃建華表示，急診的檢傷分類除了看心跳、血壓、體溫，也要看疼痛，如果疼痛超過八分就要自動升一級。因為疼痛有兩大意義，首先是病人很希望趕快改善不舒服，另一個代表身體疾病可能比較嚴重，醫護人員除了幫忙提高病人的舒適度，也要快速瞭解他病況的危急性。黃建華表示，檢傷分類要「快速」是一個重點，最慢三到五分鐘要完成，但是用人工方式確認疼痛很花時間。雖然有標準評估方法，但因為疼痛主觀、評估者的訓練程度不同等因素，都會影響檢傷分類的速度和準確度。黃建華表示，現在以人工智慧進行臉部疼痛分析，同時分析病人主述、病例、生命徵象的資料，經過深度學習模型，自動產生疼痛指數及檢傷分類的建議。未來可望縮短到兩分鐘以內，效率和準確度都更高，未來透過更多資料學習，人工智慧的判斷也會越來越準確。黃建華表示，台大醫院「智慧急診」的願景除了疼痛評估，還有加速診斷、加速影像檢驗判讀、加速了解病人病況是否建議出院、緊急事件準確預測，希望可以改善急診流程，都能夠縮短時間而且判斷更正確，推動智慧急診的方向。黃建華表示，目前全世界還沒有一個國家真正將人工智慧系統應用於急診，但是大家都在競爭。台灣人臉辨識的應用還很新，一定會更加注意人權和隱私的問題。這項技術將在2020年台灣醫療科技展進行展示，是台大醫院今年展出的重點項目之一。
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2020-11-27 科別.心臟血管
新型貼片心電圖 AI穿戴防猝死
近來心因性猝死事件頻傳，台北榮總和三總合作將智慧醫療導入醫學影像與心電圖進行分析，藉由AI人工智慧判讀大量心電圖波形，辨識有問題的訊號，並與穿戴式裝置結合運用，能更有效即時偵測心律不整，進一步預防猝死。台北榮總副院長陳適安表示，北榮與三總合作近十年，將AI人工智慧醫療與穿戴式裝置運用，研發新型貼片式心電圖，即便是遠距，也可以快速精準測出問題。退輔會主委馮世寬打趣說，「以後我去立法院都要戴，看前後心律有沒有差別」。陳適安指出，通常心律不整為陣發型，僅連續偵測24小時，若當下未發生心律不整，就難以偵測發現。如果能夠連續測十天，診斷正確率可到80%，但通常檢測工具太大或病患不願意配戴這麼久的時間。新型的裝置輕巧，貼在左前胸，續電力可高達兩周，病人可回家連續配戴14天後再拿回醫院判讀，或住院病人貼在胸前，可將監測資料無線傳輸到病房中控儀表板，隨時監控。北榮心臟內科主治醫師羅力瑋則表示，由於14天且24小時連續監測，有非常多資訊必須分析，AI則幫助減少至少三分之二的時間。北榮目前利用六萬多位病人、約22萬張心電圖和超音波配對，開發心電圖AI預測模型，已完成布魯格達症候群及肺動脈高壓預測模型，準確率最高可達九成，可進一步預防猝死。羅力瑋以肺動脈高壓為例，過去難以早期偵測，民眾出現喘的症狀才來就診，病情已是中度以上。若過去曾有胸悶痛、心悸、昏厥，卻無法被確診者，可使用AI人工智慧醫療與穿戴式裝置，從心電圖波形準確判讀出有相關問題，及早給予藥物治療。馮世寬說，希望未來可將此新技術引進榮家和軍方，若是新兵有心臟問題，可提前預防，避免訓練中途發生猝死。
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2020-11-26 醫聲.數位健康
數位醫療新科技／「數據運用」是邁向健康變老的關鍵解藥
超高齡社會來臨，老化無可避免，但如何才可以維持健康狀態迎向老年生活？信諾集團亞太數據分析主管Aaron Jones指出，藉由企業、學界與政府的公私協力，將全民健康保險的數據資料，透過雲端及AI技術建構資料與模型建置分析平台，從數據模型中找出潛在危險因子及早預防並降低疾病發生機率，可讓台灣的銀髮族能享有更健康的高齡生活。美國信諾保險集團在台子公司康健人壽，與台灣安進（AMGEN）和台北市美國商會共同舉辦2020年「高齡化社會論壇 2.0」，從高齡化社會的健康、醫療、保障、科技等多方面向，探討如何透過公私協力，妥善運用醫療及健康大數據，以達到疾病的精準預測和預防，為銀髮族建構出更健康的高齡環境。Aaron Jones分享，信諾集團擁有高達1億8000多萬的客戶數，目標聚焦於疾病的預防，利用數據科學深入了解民眾的健康風險與需求，運用擴增智慧技術並透過機器學習演算，預測疾病可能發生的時機，讓醫療機構能及早介入協助客戶，並採取適當行動，成功降低疾病發生的風險，讓客戶獲得可輕鬆負擔、高品質的健康照護，擁有健康無憂的老年生活，同時減少可避免的醫療行為。結果證實，這樣的方式能將再次入院的比率降低10%至15%，病患的醫囑遵從性更達到75%。康健人壽總經理暨執行長邵駿崴（Tim Shields）表示，未來遠距醫療普及也有助於民眾即時進行醫療諮詢及診斷。完善的數據不僅可更精準預防疾病，也有助於保險公司精準找出保障缺口，設計出更符合需求的保障方案。邵駿崴表示，要發揮數據的最大綜效，需仰賴政府、學界、和企業間的共同努力，透過平台的建立、數據資料的去識別化、流程的簡化和資源的共享，以造福更廣大的民眾，落實全齡健康。健保署醫審及藥材組組長戴雪詠表示，健保醫療資料，可由被保險人授權提供給可信任的第三方使用，以進一步做健康管理的應用。國內已有近20家的健康管理公司與醫療院所透過這些數據，找出照顧病人的最佳方式。也有15個醫界及學界單位申請和健保署合作，將醫療影像透過AI人工智慧，作為疾病診斷依據，甚至也有醫院透過這些數據開發疾病預測軟體，提前預測民眾可能患病的風險。
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2020-11-17 醫聲.數位健康
數位醫療新科技／AI智能小兵來了 速揪新冠肺炎
● 智慧醫療是未來生醫發展的趨勢，透過AI大數據分析，可提高診療精準度● AI人工智能小兵可輔助揪出腫瘤病灶● 遠距醫療運用在疫情時代很常見，醫師在遠端即可進行視訊診療人來人往的急診室裡，忙碌的醫護人員分身乏術，AI人工智慧輔助診療機器人也忙著工作，判讀上百張的X光片，以最快的速度掃描排序，抓出疑似新冠肺炎的患者，優先給醫師做最終確認。醫師和AI人工智能小兵共同工作的景象，在疫情時代愈來愈常見。台瑞峰會 分享創新醫療健康大數據結合人工智慧，由瑞典貿易暨投資委員會台北辦事處、工業技術研究院及國際藥廠台灣阿斯特捷利康共同舉辦「2020台瑞創新醫療生態圈暨商業合作高峰會」，邀請台灣、瑞典兩國共約240位專家分享生技醫療研發與智慧醫療的臨床運用，以及20多間藥劑部展示台灣臨床數位藥事服務的發展，促進雙邊交流。揪糖友視網膜病變 準確率高台大醫院院長吳明賢分享，遠距醫療的運用在疫情時代愈來愈常見，例如居家隔離者的健康數據在遠端就能傳達給醫師下處方、視訊診療。台大醫院能協助造血疾病診斷的AI計算骨髓抹片細胞系統，以及能揪出被稱為「癌王」胰臟癌病灶小於2公分的AI系統，連糖尿病患者的視網膜病變也能協助診斷，準確率達90％以上。不僅台灣，歐洲的智慧醫療也急速發展。瑞典駐台代表孔培恩分享，新冠肺炎疫情也帶動了瑞典的遠距醫療，患者用電腦連結網頁或手機使用App，即可預約看診、與醫師視訊互動、獲取檢驗報告，減少過多人際接觸的傳染。納健保？病人隱私？ 待解決智慧醫療是未來全球生醫發展的趨勢，透過AI不斷的「練兵」修正錯誤，提高精準度，運用於臨床，可望造福更多患者。但吳明賢表示，目前仍有許多前置端待解決，包含AI智慧醫療能否納入健保給付、健保大數據涉及的病人隱私等法規面；第一線醫療人員的接受度及當AI判讀出錯時，與醫師間的責任歸屬問題。AI輔助醫療 診斷仍靠醫師科技部政務次長謝達斌表示，儘管AI會不斷修正、練兵提升精準度，但AI只能輔助醫療，無法取代醫師，最終的診斷仍需醫師「眼見為憑」。至於病人隱私問題，台灣已採歐盟「一般資料保護規範」去識別化，也開發出相關技術解決。創新醫療圈 建構台灣模式謝達斌強調，所有AI人工智慧醫療在研發前，都須先了解「使用者及市場需求」，從患者或健康個人等使用者出發，連結像是藥物、運動器材端等提供者，再到醫院、診所等施行場域，並加入第一線醫療人員使用後的意見，從政府開始串起企業、醫界、使用者組成「創新醫療生態圈」，累積經驗建構「台灣模式」打好基礎，未來才有機會對外展示、外銷全球。台灣阿斯特捷利康總裁陳康偉也表示，該公司一直以來致力於拓展科學、創造創新治療方案，加速台灣生物科技發展，以改善病患醫療品質。
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2020-11-16 名人.李伯璋
李伯璋／健保大數據運用AI 推動數位健康
全民健保開辦25年，累積高價值巨量醫療數據資料庫，過去很多學者藉此發表論文，但很多人也批判資料格式不一，像是由垃圾堆找鑽石。邁向AI大國指日可待國發會自前年起提供資源，在健保署建置「健保AI工作室」，讓醫、學、產業界在確保個人資料不外洩的前提下，開啟國內醫療相關人工智慧（AI）計畫，許多來自醫學中心的教授及其團隊參與。健保署最近舉辦「全民健保資料人工智慧應用服務成果發表會」，有十多個團隊發表初步成果，台灣邁向AI大國指日可待。健保署和成功大學蔣榮先教授團隊合作，運用個案影像胸部X光片，開發新冠肺炎的AI模型，判讀模型準確率達九成、台大醫院張允中教授「CT影像及胸腔X光片研究」、廣達電腦「肺癌療程組合研究」、台北醫學大學陳震宇副校長「肺部AI診斷輔助系統」等，成果都相當耀眼。胸部X光AI判讀肺癌肺癌為國人癌症第一位，占癌症死亡率近二成，很多肺癌患者早期無症狀，確診已為晚期。研究報告指出「低劑量電腦斷層（LDCT）」能早期發現肺癌者，但敏感性高，也有研究指出「偽陽性」不低，若全面普篩，其成本效益值得商榷，因此常只針對高危險群篩檢。個人認為，若利用胸部X光判讀AI模組，透過健保肺癌大數據及影像學習更早發現肺癌，若能有正向結果，相信其價值不會低於「低劑量電腦斷層」篩檢。站在民眾立場，接受一次胸部X光攝影輻射劑量為0.02毫西弗，一般胸部電腦斷層為7毫西弗，「低劑量電腦斷層」仍有0.9毫西弗，人體接受輻射，不管劑量多少，都有引發癌症的機率，若能透過較少輻射劑量胸部X光先判讀，也可減少LDCT篩檢人數。健保資料庫 盼可預測疾病健保署發展的健康存摺已有500萬民眾下載，目前存摺內資訊偏向就診紀錄。究竟健保這麼龐大的資料庫，還能回饋什麼資訊給民眾，對民眾的健康有益？這是健保署經常思考的議題。如同作了健康檢查，希望從報告中了解健康狀況，目前國泰醫院楊逸菊主任的研究計畫，使用醫療檢測結果，可預測生活方式相關疾病發生機率，協助民眾自我健康管理，提醒民眾與醫師進一步溝通。健保深耕科技結合服務，推動數位健康，如健保雲端藥歷系統、健康存摺、醫療資訊雲端分享系統，有利於激發AI在醫療的應用。健保署最近更以「口罩供需資訊平台」提案，參與國家發展委員會「109年度政府資料開放應用獎」競賽，從11組政府單位中脫穎而出，榮獲第一名。期待健康存摺落地應用在保護個資前提下，我們期待未來各類創新及應用能不斷迸出火花，特別是結合健康存摺的落地應用，讓健康照護與醫療解決方案源源不絕地產生，全體國民可以受惠。（本文作者李伯璋為健保署長）
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2020-11-07 新聞.科普好健康
產官學三方結合 打造AI精準健康醫療生態系
COVID-19疫情出現，醫療的價值與模式被重新定位，除了超前部署、運用新科技，服務設計及跨域合作網絡更是打造出精準健康醫療體系的關鍵；AI數位科技也更為重要，當大數據使用在醫療產業後，全球不再只聚焦於精準健康上，而是向前延伸加入預防醫學的概念。童綜合醫院在國立中興大學林寬鋸特聘教授執行科技部「建立以社會需求為核心的技術創新藍圖」跨領域計畫的邀請下，聯合中部科學園區管理局共同舉辦「AI精準健康醫療生態系論壇」，邀請近30位學界專家分享寶貴的洞見，一窺精準健康醫療的藍圖。今(6)日在中科管理局舉辦的「AI精準健康醫療生態系論壇」，除立法院副院長蔡其昌、科技部政次林敏聰、中科管理局局長許茂新等都蒞臨指導，發表精準健康大數據產業的國家戰略推動方向；另台中市衛生局局長曾梓展、大台中醫師公會理事長魏重耀等貴賓也蒞臨致詞，會中並邀請前台灣大學校長楊泮池院士分享精準健康醫療生態系的發展藍圖。後疫情時代，宅經濟與社群平台的興盛將會翻轉生醫產業，具創新思維的生醫公司開始透過社群媒體建立品牌，藉此得到目標市場的信任與青睞。台灣最大的醫師自媒體社群平台：A-Pen創辦人葉淨元醫師分享未來醫師社群的樣貌；同時邀請福邦證券董事長黃顯華、台灣創新生醫創業投資公司投資長黃良傑及緯謙科技總經理夏志豪博士，從資本市場的角度剖析智慧預防醫學及智慧醫療的投資方向。隨著5G、AIOT的興起，智慧醫療結合AI與大數據，使醫療精準化程度大幅提升，讓醫院轉型成為「以人為本」的應用場域，顛覆以往以「醫院」為本的醫病關係。三軍總醫院院長王智弘、國軍台中總醫院院長洪恭誠、童綜合醫院副院長歐宴泉及相關臨床醫師等人，闡明醫院數位轉型的現況與策略，以及目前數位醫療於COVID-19 的實際應用。楊泮池院士在童綜合醫院院長童敏哲發表引言後，講述了臺灣發展精準健康產業的契機。楊院士表示，這次武漢肺炎病毒疫情對人類食衣住行日常生活和國際關係、社會的結構及產業，產生前所未有的巨大變革和影響，防疫科技和精準健康大產業變成全球各國生醫科技發展的方向及戰略目標。台灣作為IT研發及產業大國，正是醫療資通訊產業搶先佈局未來新科技的最佳時機，許多關鍵技術將有機會借此波疫情迅速推出，在台灣導入應用、快速累積實證與建立模式，就能搶先各國輸出解決方案、搶佔全球市場，為台灣下一個世代要推動的精準大健康產業打下具核心競爭力的基礎。而政府更應以點擴面、持續深入盤點跨領域醫療、科技與生技能量，找出產業核心優勢、重塑法規架構思維、推動跨域產業協作策略，擘劃精準大健康產業發展藍圖。因為智慧醫療大幅改變了醫療產業，透過 AI的輔助，醫師能夠更精準、快速的判讀數據外，更能讓醫療去中心化，帶給病患最佳的資源利用及良好的照顧。而臨床醫師不但是智慧醫療的主要的參與者，更是醫療產業與民眾間的重要橋梁。童綜合醫院分別由歐宴泉副院長、吳肇鑫副院長、魏智偉主任與林國璽醫師，分享泌尿科、急診、感染科以在COVID-19疫情下的臨床運用經驗。童醫院副院長歐宴泉指出，該院泌尿科與AIxMed醫乘智慧，透過人工智慧電腦視覺化相關技術，導入應用於傳統組織學細胞學檢驗及判斷輔助上。在泌尿科精準檢測應用領域，針對尿液細胞抹片樣本，發展人工智慧輔助尿液細胞學鏡檢分析。在病理科醫師細胞學鏡檢判讀上，給予人工智慧的輔助決策輔助系統。導入AI的精準檢測與新興傳染病疫情下，數位醫療的去中心概念，是提供對病患照顧及資源應用的最佳且重要的方式。
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2020-11-04 科別.呼吸胸腔
台大團隊研發肺阻塞預測系統 掌握7日內發作機率
慢性阻塞性肺疾病（COPD）是常見的慢性呼吸系統疾病，位居國人第7大死因。台大團隊今天發布「AECOPD發作預測系統」，預測患者未來7天急性發作可能，準確率達93.5%。科技部今天發布研究成果記者會。根據臨床資料顯示，慢性阻塞性肺疾病（肺阻塞）會讓病人容易喘氣、呼吸氣流受阻，主要症狀包括呼吸急促、咳嗽、咳痰，肺部退化快，位居全球死因第3名、國內死因第7名，每年超過5000名國人死於肺阻塞，但是初期症狀不明顯，許多案例確診後多是中重症。台灣大學人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心（台大AI中心）轄下的台大生醫電子與資訊學研究所教授賴飛羆團隊，結合人工智慧、大數據與雲端運算技術，研發「AECOPD發作預測系統（Acute Exacerbationof COPD, AECOPD）」，蒐集140位COPD病人資料，可以預測未來7天發作可能，準確率達到93.5%。賴飛羆指出，系統模型包含生活型態、生活環境與臨床等3類資料，透過穿戴式裝置蒐集患者走路步數、心率、睡眠品質等資料，加上安裝在家裡的感測器偵測溫度、濕度、PM 2.5，以及臨床上COPD問卷資料等，為患者提供預防與監測照護。賴飛羆團隊成員、台大資工系博士吳佳東解釋，系統特別加入生活型態與生活環境資料，包括Garmin、Fitbit或Apple Watch資料，當系統預測病患發作機率高於0.6，或是平均心率高於100時，風險燈號就可能由綠色轉為紅色，提醒醫師、患者風險升高。台大醫院胸腔內科醫師簡榮彥指出，如果病患可以提早知道未來7天急性發作的可能，可以透過調整生活作息、增加走路步數、留意環境的空氣品質，或是用藥調整等，減少病情急性發作。醫學上也常用「6分鐘行走測試」評估個案心肺耐力與控制病情，但往往需要護理人員陪同完成，台大團隊這次也透過穿戴裝置、電腦視覺的輔助，把測驗整合到醫院平台，不僅為醫護人員分擔工作、也讓健康照護更全面。
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2020-10-28 癌症.抗癌新知
胰臟癌AI偵測 揪出1公分腫瘤
胰臟癌有「癌王」之稱，因早期無症狀，確診時多半已經不能積極治療，五年存活率僅7.7%，去年共有2497人死於胰臟癌。若能在腫瘤小於兩公分時動手術切除，五年存活率可提升到80%，但這麼小的腫瘤，電腦斷層影像卻有四成機率是看不到或被遺漏的。健保署昨舉行「健保資料人工智慧應用研討會」，台大醫院胃腸肝膽科主治醫師廖偉智團隊發表全球首創「胰臟癌人工智慧偵測模型」，最小一公分的胰臟腫瘤都偵測得到，以超過700筆健保全國胰臟癌影像進行驗證，正確率、敏感度、特異度都有超過九成的優異成果。廖偉智表示，有些醫師當看到模糊的影子，無法百分百確定，但胰臟癌開刀是大手術，要有相當把握才開，人工智慧系統可作為第二意見，幫助醫師更有信心，加速病人獲得適當的醫療處置。另外，目前判斷精確度會因醫師經驗、醫療資源的落差而有不同，這個系統未來若能發展為一個軟體，安裝在全台灣各個醫院的系統，將可有效彌補落差。現在肺癌已經可以透過低劑量電腦斷層，達到早期診斷、治癒的目的。胰臟癌是否也有機會？廖偉智說，確實有可能，但還需要更多努力和研究、評估成本效益。因為健檢的影像資料更龐大，人工智慧可以分擔醫師沉重的影像判讀工作，也有機會找到更多以往會遺漏的病人。健保署長李伯璋表示，健保署累積高價值的巨量醫療數據資料庫，透過研討會初步呈現健保資料庫開放應用，透過與產業界合作，發揮產、官、學協力的成果。健保署未來仍將秉持開放態度，在符合各項法規及相關規範的前提下，鼓勵各界有承作意願的團隊，進行資料庫的加值應用，促進國家發展及增進國民的健康與福祉，並將成果回饋全體國民。
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2020-10-22 新冠肺炎.預防自保
台研究團隊建老藥新用資料庫 為新冠肺炎找解方
台灣大學、陽明大學、中央研究院等單位與台灣人工智慧實驗室合作，從「老藥新用」角度建立資料庫，公開給全球醫學研究團隊參考，可望加速找出新冠肺炎的解方。COVID-19（2019年冠狀病毒疾病，俗稱新冠肺炎）在全球造成超過100萬人死亡，如何阻止疫情蔓延，成為各國當務之急。台大與台灣人工智慧實驗室等單位合作，在科技部經費支持下，從已知臨床安全性的藥物出發，以生物資訊技術，進行作用目標蛋白及藥物化合物親和力模擬預測，並將結果建立成DockCoV2資料庫。台大今天發出新聞稿指出，上述研究計畫由台大生命科學系特聘教授阮雪芬、生物機電工程學系教授陳倩瑜共同指導，目前資料庫已累積2萬多筆模擬成果，並於今年10月份刊登於知名期刊Nucleic Acids Research（核酸研究），受到學術界重視。研究團隊解釋，過往藥物研發從化合物選定到安全性、效用性的評估，大約須歷時10至12年不等，面對迅速擴張的流行疾病時，往往緩不濟急。研究團隊在美國提出「老藥新用」想法前，今年2月便將「化合物與標靶蛋白結合性預測」的分析服務建立於TAIGenomics基因分析平台上，提供自動化、快速的模擬預測工具，並嘗試挑選3000多筆藥物，搭配5種新冠肺炎病毒蛋白、2種與病毒棘蛋白有交互作用的人類蛋白，進行結合性預測。資料庫包含每種藥物與不同標靶蛋白的結合分數，將模擬結果以「可視化方式」呈現在蛋白質結構上，再連結該藥物結構及實驗數據資料庫，提供研究評估使用。藉由這些整合資訊，可加速候選藥物選擇所需時間。台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾透過台大指出，團隊期盼利用AI力量，協助防疫國家隊前行，也協助台灣的軟實力在國際上被看見。台大教授阮雪芬表示，非常歡迎對任何藥物或是蛋白質有興趣的團隊，利用資料庫進行後續研究，所有的程式碼都公開在GitHub，也歡迎做生物資訊的研究團隊應用。
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2020-10-22 科別.心臟血管
差點成漏網之魚！64歲婦腹痛掛急診 AI算出心肌梗塞救命
64歲陳姓婦人日前因腹痛送急救，醫師發現她有高血壓病史，利用新建置完成的AI系統判讀，發現陳婦為心肌梗塞症高危險群，進一步查出她左主冠狀動脈堵塞9成，經手術疏通血管、裝2根支架搶救，前後花38分鐘，較一般急診縮短約一半時間，心臟功能也恢復到八成，康復出院。陳婦今天現身說法表示，她不曾有胸悶典型症狀，從沒想過會心肌梗塞，感謝中國附醫醫療團隊救治，她出院後遵醫囑，除了定時服藥、飲食規律節制，丈夫每天陪她早上五點起床走路一小時保健。中國醫藥大學附設醫院人工智慧醫學診斷中心主任許凱程說，全台每年急診就醫件數從2006年568萬件增加到2020年655萬件，凸顯急診壅塞問題越來越嚴重。其中，心臟疾病列國人十大死因第二位，尤以心肌梗塞猝死率為甚，死因與急診壅塞導致未能及時搶救、打通血管並阻止心肌壞死有關。許凱程指出，心肌梗塞典型症狀為胸痛等症狀為多，約有1/3患者為非典型心肌梗塞症狀，主要以意識改變、全身虛弱、上腹痛、嘔吐呈現，易被醫師忽略心臟疾病，誤判為腸胃道疾病，導致未做心電圖而成為漏網之魚，延誤治療時機。許凱程與心臟科醫師團隊聯手打造「人工智慧輔助急診心肌梗塞臨床決策支持系統」今年6月上線，判讀8000名病患，判讀率9成；利用AI演算出不典型症狀患者的危險等級分數超過3分，或出現胸痛，立即傳送通知、心電圖給急診、心臟科醫師，大幅縮減搶救黃金時間，縮短到約30分鐘。中國附醫心臟內科醫師陳科維說，陳女透過AI判讀，在急診室立即做心電圖，他接收到警示簡訊後，立即為陳女做出醫療診斷，陳女經治療出院後恢復良好，AI中心及心臟科團隊成功合作將使更多病患受惠。
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2020-10-22 科別.腦部．神經
彰化秀傳透過AI判讀 腦出血病人平均提早25分離開急診
搶救腦出血病人是在與時間賽跑，彰化秀傳醫院與AI（人工智慧）公司合作，透過AI的腦出血自動判讀，即時通知醫師，並顯示在醫院的資訊系統，加速醫療決策流程，秀傳醫院今天舉辦成果發表會，表示使用AI後，腦出血病人平均提早了25分鐘離開急診，進入下一步處置和治療。彰化秀傳急診部主任童春濱表示，腦出血原因主要來自腦血管疾病或事故傷害，這兩種都列於十大死因，在急診的處置是分秒必爭，為了加速急診流程，將AI軟體結合醫院的影像與資訊系統，讓疑似腦出血的病人在急診掃描腦部電腦斷層後，由AI判讀是否腦出血，並將結果透過簡訊傳送給醫師，且在醫院的資訊系統上做出警示，提醒醫師優先處理。彰化秀傳醫院統計今年5~8月使用此一資訊系統的臨床數據顯示，使用AI後，腦出血病人平均提早25分鐘離開急診，甚至在夜間放射科醫師不在院內，但待命值班時，平均節省時間達50分鐘；AI的協助有效地加速流程，使病人可以盡早進入下一步處置，如住院或開刀等。此外，使用AI後，每位病人放射科的報告完成時間大幅減少了12.5小時，無論病人或醫師，都因為AI的協助而提升效率。秀傳首席醫療副院長黃士維表示，秀傳將AI導入急診是善用新創科技來提升整體醫療效率與品質，使腦出血病人盡早接受治療，減少急診停留時間，在新冠肺炎期間，更有降低感染機率的效果，並提升急診病床的周轉率，可服務更多的病人。
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2020-10-09 失智.失智專題
失智科技／AI有好數據就夠？蔡宗憲：產業仍須結合使用者需求
透過AI是否可以讓資訊更接近真實？宏碁電腦集團前瞻技術總處副理蔡宗憲今於「人工智慧與失智照護的未來」研討會表示，AI能達到預測效果，他提出「今天的真相是明天的歷史」，即使蒐集到足夠的數據與參數，最後仍會回到使用端，使用者所需的也許僅有一個功能，AI能提供真相的同時，應更貼近使用端。蔡宗憲今以「交通運輸業」、「心房顫動」、「流感預報」、「居家照顧」四大不同領域，與AI結合後，是否更接近真相做一探討；他表示，近年各種叫車服務，都希望能幫助改善計程車空車、民眾無法隨時叫車的問題，特別是民眾叫車後，看見還要再等6分鐘，這時若路邊有輛空車經過，即使內心有點對叫車的司機不好意思，但礙於時間仍會招空車搭乘。蔡宗憲表示，公司就開始思考到底哪一種方式，可以降低民眾棄車率，同時也能讓民眾滿足「隨叫隨到」的需求，他們設計三種方式，一種是民眾需要計程車時，就直接秀出自己等待的地點，二是告訴民眾周邊有多少人也在等計程車，三是則是顯示當地等人數的熱區。結果最受歡迎的是第一種，不但直覺，也能讓計程車不用在繞來繞去，民眾也能快速等到計程車。蔡宗憲表示，但其實這三種方式中，僅有第一種使用「敘述統計」，其餘都是使用人工智慧建置出來的，他提到，商業的真相其實就是以使用者為中心，因此透過深度訪談與設計思考，找了非常多計程車司機訪談，並實際測試得到最符合他們需求的結果。蔡宗憲表示，流感預測以及心房顫動的裝置都是他們公司協助研發的產品，在設計的過程中，皆會出現「變數」，以流感預測為例，今年全球面臨新冠肺炎疫情，往年急診最高峰的時刻，今年完全消失，因此在設計上，得隨時增加變數，才有辦法更貼近真相。他也提到近年許多人工智慧都希望能與醫療照顧結合，以居家照護解決方案（Wellness Hub）為例，他們曾監測一位高齡長者，一直以來這位長者都有活動量的反應，直到某天突然沒有活動量，團隊發現後派人前往，才發現該名長者已經過世。他表示，從這次的經驗中學習到，雖然AI可以達到提醒的效果，但後續是否有更快速的反應時間，讓長輩死亡的事件被發現，甚是在即將死亡時，作出提醒，對於AI是否能帶來更真實的世界，他認為，最好的永遠會在明天等著我們，明天的我們會比我們現在更接近真相。
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2020-10-09 失智.失智專題
失智科技／全球吹起的AI旋風曾銷聲匿跡？專家透露原因
人工智慧（AI）因有運算力及深度學習能力，產業與生活應用愈來愈夯。但你知道嗎？AI曾在1993年至2011年幾乎銷聲匿跡。中央研究院資訊科學研究所研究員何建明於「人工智慧與失智照護的未來」研討會上解釋，原因是當時的電腦速度太慢，無法負荷巨量資料，導致AI進入寒冬。不過隨電腦科技進步，2012年AI再度被人類重視，還席捲全球成為風潮。何建明表示，AI風潮讓台灣政府於2016年起開始強力推廣AI行動計畫，學界與產業界也陸續成立研究中心或架立研究平台，期待快速培養出更多的AI人才。但很多人都不知道，其實AI很早就出現了，只是曾經遇到一段寒冬期。何建明說，電腦於1940年代出現，基本原理就是透過基本功能讓電腦能會讀、會動、會寫，但是這樣子的電腦體積非常龐大。但隨著電腦科技的進度，體積變小了，能仿照人類神經細胞進行深度學習的AI也出現了。此時為1956年。於是，AI研究開始經歷三大階段，1956年至1974年的自由行AI研究，1975年至1992年的AI專家系統與商業浪潮，以及1993年後的AI產業泡沫化。何建明說，當大家開始投入AI工程研發之時，總發現一個結果：就是電腦動作太慢了，無法負荷巨量資料。這也是導致1993年AI產業泡沫化的原因，因為這條路走得不順利，投資的錢都沒了。「1993年到2011年是AI的寒冬時期，任何公司只要一提AI，就可能賺不到錢。」何建明說，儘管如此還是有一小群專家沒有放棄研究，探討如何修改網路的權重、函數、或參數，讓AI從錯誤中學習與記憶，讓結果愈修愈準確。於是，當電腦的運算速度增加之後，AI很快地再一次出現在人類面前。AI的學習能力與學習深度之強，可以從巨量資料內快速地預測未來結果，把大家認為不可能做到的事情扭轉過來，驚豔世人。「可見，AI需具備的除了是巨量資料，還有電腦速度要夠快，兩者缺一不可。」何建明說，未來如何運用AI的特點與架構，在健康照護研究上解決目前懸而未決的問題，已經不再是夢想，大家都很期待趕快找到這個「真相」。
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2020-10-09 失智.失智專題
失智科技／AI僅能輔助無法取代醫療 陳君厚：小雜訊就會影響結果
當AI與醫療結合，能讓真相愈來愈清晰嗎？中研院統計科學研究所所長陳君厚今於「人工智慧與失智照護的未來」研討會上表示，各界都期待AI能帶來改變，包含降低照顧人力負擔、增加診斷的準確度、提前預測疾病等，站在統計學的觀點，現在的AI僅能「輔助」無法取代人力，即使是疾病的預測都可能會因為資料雜訊的出現，影響最後判讀。陳君厚表示，過去曾與台灣大學精神科名譽教授胡海國合作，針對思覺失調症、自閉症、酒精依存症，透過不同的指標，將其資料以視覺化呈現，瞭解是否有其特殊性。但是，以思覺失調症為例，從不同指標來看這個疾病，發現有太多因素都可能造成思覺失調症，包含基因、病毒，或是幼年時的創傷經驗等，最後僅能得到一個結論是「思覺失調症是不同疾病的綜合體」，所以想要透過AI，協助診斷是有困難的，仍舊需要醫療的專業與累積經驗的判斷。陳君厚表示，近年護理人力吃緊，也有不少研究想知道AI到底能不能夠取代護理人力，根據國外的研究成果發現，想要用AI完全取代護理人力是「絕對不可行」的，既然無法取代，但有辦法降低護理人力負擔嗎？答案是有機會，但能降低負擔的比例不高。從結論來看，AI在醫療的角色上，現階段僅有「輔助」的功能，像是提醒護理人員，病患有什麼需求，或是即時給予警示訊息等，專業的人力仍是具有重要的角色與地位。他也提到近年許多科學家都希望可以讓簡單的疾病，由AI做辨識，陳君厚以一張「皮膚上有一顆痣」的圖片讓AI判讀，AI正確判讀出這是一個良性的皮膚腫瘤，一旦照片呈現時，系統增加了一個雜訊時，同一個痣卻被AI判讀成「惡性腫瘤」。陳君厚表示，AI在判讀時，其實是透過輸入常見的參數資訊，如性別、常見環境等，曾有團隊提供10張狼與哈士奇的照片，交由AI辨別，卻出現兩張錯誤，一張是沒有在雪地裡面的狼，被辨識為哈士奇、一張是在雪地裡的哈士奇，被辨識為狼，因為那十張狼的相片背景都是雪景，而哈士奇都沒有雪景，AI 以此邏輯做了判斷。從此可以發現，AI在辨識真相時，會透過環境等各種參數，一旦參數設定錯誤，或是有特例發生時，如處於雪地的哈士奇，就會被辨識為狼，判讀上就可能出現錯誤。陳君厚表示，統計在AI的發展上，具有非常重要的角色，未來也期待AI可以提升更高的精準度，深度學習AI的結果，再進行分析，達到探討最為可能的解釋，進而協助發展智慧醫療。
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2020-10-09 失智.失智專題
失智科技／糖尿病不是糖尿病？陳亮恭從科學角度講故事給你聽
糖尿病，可能不是你想的糖尿病？台北榮總高齡醫學中心主任陳亮恭在「人工智慧與失智照護的未來」研討會上，從3500年前的歷史故事談人類花了好幾千年才透過生物指標定義與分類糖尿病，成為醫師能懂的「語言」，但科學時代來臨，穿戴裝置可透過光學或汗水分泌做無創的血糖偵測，準確率雖不夠好，但未來糖尿病的定義與分類可能因科學被翻轉，讓你所知的糖尿病，不是你想的糖尿病。台北榮總高齡醫學中心、陽明大學高齡與健康研究中心、台灣整合照護學會、科技部人工智慧生技醫療創新研究中心共同舉辦、聯合報健康事業部協辦的「人工智慧與失智照護的未來」研討會，邀請11名專家扮演科學「柯南」，為民眾尋找新可能的真相。主講者之一的陳亮恭以「尋求真相的科學研究道路」為題，先為民眾講故事。他說，中國隋煬帝罹患「消渴症」，尿多、喝多、吃多、但變消瘦，也就是現代人最熟知的糖尿病。除了隋煬帝，3500年前的埃及法老王也受糖尿病困擾。雖然人類很早就發現了糖尿病症狀，但對疾病完全不認識。直到有人發覺患者的尿液顏色不一樣、味道甜甜的，才逐漸從「嚐尿（water taste）」工作中找到生物指標，讓19世紀之後出現尿液篩檢和血糖檢測，定義出何謂「糖尿病」。陳亮恭說，醫師想要治療糖尿病，就是依著過去生醫研究發現逼近結果的平均值數字來進行診斷和治療，「但假如糖尿病的定義或分類都沒有被標準化，醫師是很難診治的。」陳亮恭強調，單一生物指標都已經這麼複雜了，當人工智慧（AI）出現後，運用大量資料進行糖尿病預測，從患者的血糖值發現變異度高、併發症也會高。但過去醫師所學的多是平均值的結果，而非變異度。另，穿戴裝置也開始提供無創的血糖偵測，其利用光學和汗水分泌進行偵測，所以呈現出來的資料也和醫師過去所學的不同。陳亮恭說，雖然這方式的準確率不夠，但當有一天變得很準確，這可能代替生醫研究結果，成為糖尿病的新指標。「可見，未來醫師看病，可能愈來愈不知道糖尿病的真實樣子。因為醫師懂的語言，在科學上的分類不一定是對的。」陳亮恭說，探究一個題目是很挑戰的，很可能不會只有一個答案。期待本研討會的專家們扮演科學柯南，於探討AI和失智照護的新觀點之中，能找出革新人類醫療的新軌跡。
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2020-09-30 新冠肺炎.預防自保
人工智慧解析新冠感染謎團 10天前就能精準預測死亡
全世界新冠肺炎確診已逼近3300萬人，世界各國累積了可觀的大數據，加上現在人工智慧正是顯學，世界各國透過機器學習發展新冠肺炎的分類因子、預測模型，得到不少可觀的成果。包括，新冠病毒打開細胞的鑰匙ACE2有種族差異、新冠肺炎感染若三種免疫反應都持續活化就會重症、人工智慧可在10天前就能預測患者死亡，準確度高達九成的。台灣大學流行病學與預防醫學研究所教授陳秀熙今持續召開防疫說明會直播，邀集多位台大公衛學院博士，以及專長於生物統計的北醫口腔衛生學系教授嚴明芳，接力上陣，完整報告新冠肺炎人工智慧相關研究的各個面向，時間長達兩個半小時，為召開防疫說明會直播以來，時間最長的一次。陳秀熙表示，新冠病毒引起的免疫反應、臨床症狀到現在都還有很多需要釐清之處，人工智慧大資料的優勢就是速度，可以節省很多時間，對於科學家和臨床醫學家追求即時的成效，是很重要的助力，特別是全球疫情快速新增，透過人工智慧準確辨識重症相關風險因子、歸納適當的治療，甚至也有助於疫苗和檢驗技術的突破。台大公衛博士古玫生表示，新冠肺炎感染後之免疫反應，在在不同嚴重度的病人可以看到差異，耶魯大學團隊追蹤後發現，其免疫反應可以分為三類，在不嚴重個案，第一、三型免疫反應會下降，但在嚴重個案，這三種免疫反應皆持續高度反應。另外，有中國研究發現，利用三種免疫反應因子發展預測模型，可精確區辨無症狀個案，準度接近百分百，這項技術將有助於解決無症狀者成為傳染源的問題。台大公衛博士蕭國惠表示，新冠病毒藉由ACE2這個蛋白質進入細胞、造成感染，有研究利用基因資料庫分析，發限不同種族擁有不同的ACE2，且已有32個相關的基因變異，近一步分析發現，想了解ACE2在東亞族群有較多的等位基因數量，歐洲則較少，所以不同族群對於新冠肺炎的感染或免疫反應可能有所不同。另有研究經由機器學習，用蛋白質體及代謝質體資料來辨識疾病嚴重度，成功辨識的機率高達70％以上。嚴明芳表示，大流行時有大量病患，若能儘早分類，就可以將醫療資源及早投入較嚴重的病人。嚴明芳的學生王威淳表示，英國利用人工類神經網絡創建「入院死亡評分系統」，納入人口學、共病症、抽菸史、入院症狀等因素，找出增加死亡的風險因子及降低風險因子，預測病情惡化準確度達到90.12%。機器學習485名中國武漢患者的血液樣本，所發展的模型預測準確度也很高，十天前預測患者的死亡率有九成準確度。
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2020-09-24 科別.新陳代謝
ＡＩ診斷軟體問世 糖尿病回診＋眼底檢查可一站完成
「阿伯，你今年眼底檢查還沒做，請你再去眼科門診！」很多糖尿病病患回診的時候，內科或新陳代謝科醫師都會這樣提醒，因為術業有專攻，眼科醫師判讀較準。很多糖尿病患因為覺得麻煩，就這樣錯過檢查和治療的機會，超過220萬名糖尿病患只有不到三成病友有每年按時做檢查，因此糖尿病視網膜病變一直是台灣成年人失明的主因之一。為解決這個問題，台大醫院、宏碁、諾華合作並於今天發表台灣第一個取得醫材許可證的眼科人工智慧診斷軟體，診斷精確度與眼科醫師不相上下。未來病友在內科或新陳代謝科回診，可望一站完成眼底的檢查和診斷。台大醫院新陳代謝科主任莊立民表示，第二型糖尿病很多是不到40歲就發病，20到39歲這個年齡層盛行率已經超過1%，是15年前的兩倍多。糖尿病學會建議第一型糖尿病發病五年後、第二型糖尿病發病後，都每年做一次眼底檢查。目前除了糖尿病共照網之外，她呼籲相關政府部門應積極尋找其他可能的路徑，有效提高眼底鏡篩檢的可近性，才能真正幫助糖尿病病患遠離失明風險。莊立民表示，內科和新陳代謝科醫師對於是網膜膜影像的研判會有遲疑，如果發現有中度以上程度的糖尿病視網膜病變，都會轉介給眼科，進行進一步評估以及治療。需要以手術或雷射治療糖尿病視網膜病變的糖尿病病患，過去十幾年來大約都佔一成。以現有220萬名糖尿病患換算，大約有22萬人已有需治療的視力損傷。台大醫院眼科部主治醫師謝易庭表示，台大醫院與宏碁結合影像處理技術和深度學習技術，把用五萬多筆外國人眼底影像做特徵強化，找出關鍵部分，送到深度學習模型去訓練。再利用台大醫院十年來近萬筆的資料和診斷結果，去微調模型精進，最後得到95%敏感度90%特意度，已經是類似眼科醫師的水準。未來希望運用於臨床，幫助病人不再因為就醫麻煩而失去早期診斷機會。台大醫院院長吳明賢表示，台大在今年二月成立智慧醫療中心，要發展各式各樣人工智慧相關診斷工具及研究。台大醫院會盡快把這個眼科人工智慧診斷軟體實際應用的辦法建立起來，透過實際的現實世界的應用，讓這套軟體越用越好用，台灣民眾首先受惠，之後將推向國際，讓全球病患都可以獲益。食品藥物管理署署長吳秀梅表示，台灣第一個人工智慧輔助診斷軟體的誕生是一個里程碑，是異業結合、跨域合作的成功案例，食藥署也給予廠商共24次面對面、一對一的專案輔導，協助取得許可證。宏碁創辦人暨榮譽董事長施振榮表示，如果這項產品能在台灣普及，內需就能帶動外銷，帶來GDP成長的空間，「我的使命是讓醫師睡覺時間也能對人類做貢獻，在這個時代是有很大機會可以達成的。」他也呼籲政府相關單位積極建置台灣這方面政策發展的舞台。
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2020-09-23 新冠肺炎.專家觀點
用AI預測疫情 學者：助政府快速決策是否解封
台大公衛學院教授陳秀熙今天表示，藉由數位科技可在短時間內針對武漢肺炎疫情建立AI預測模型，提供決策者參考並快速制訂封鎖或解封決策。台大公共衛生學院教授陳秀熙今天舉行武漢肺炎防疫科學線上直播，分享人工智慧（AI）如何應用於COVID-19（2019冠狀病毒疾病，武漢肺炎）在流行疫情預測、疾病治療診斷及藥物、疫苗發展等方面。陳秀熙表示，COVID-19雖帶來傳染病威脅，但運用大數據、物聯網、人工智慧、區塊鏈等數位科技可協助減災，「化危機為轉機」，如結合大數據動態、國家疫情和電信疫情等資料，可在短時間內建立AI預測模型，提供決策者參考並快速制訂封城或解封決策。陳秀熙提到，目前已有許多國家將大數據應用於接觸者追蹤系統，如歐洲推動跨境使用。另外大數據也可應用於疫情預測，根據日本鑽石公主號的公開資料預測疫情流行曲線，可針對部分或全面隔離檢疫進行效益評估，有助於未來郵輪啟動時的防疫參考。相較於傳統疫情預測模型，陳秀熙指出，AI預測模型除了每日新增個案數等疫情資料，還可利用自然語言處理模式納入新聞、網路等資訊，了解防疫政策實施狀況及民眾警覺性，相較於只採用疫情資料的傳統預測模型，AI預測模型能提供更好的預測力。另外，陳秀熙提到，最近媒體報導俄羅斯疫苗未經臨床試驗第3期就開始施打，有研究提到，俄羅斯疫苗非隨機分派試驗，而是採取兩間不同醫院且不同製造方法的疫苗，並針對接受疫苗的自願者進行評估。陳秀熙表示，經過臨床試驗第一和第2期接受施打疫苗42天後，所有人都得到血清抗體，因此俄羅斯決定提前施打疫苗；但研究設計無對照組，可能出現自願者的選擇偏差，不同疫苗的抗體間也無交叉保護作用，仍須繼續觀察。
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2020-09-22 癌症.乳癌
「天下武功唯快不破」 台大引進超級電腦助乳癌診斷
乳房超音波是常用來發現和早期診斷腫瘤的檢測方法，但是大量的影像資訊讓醫師需耗費許多時間閱片，若使用AI（人工智慧）輔助，就能在一秒內快速完成閱片程序，且偵測準確度達95％。然而發展AI，需要有強大的電腦運算能力，因此台大醫院引進新一代的AI超級電腦，藉由大量的運算能力處理巨量複雜的臨床影像和文字資料，提升智慧醫療發展。台大醫院今年2月成立智慧醫療中心，院長吳明賢表示，智慧醫療是未來醫療發展重要的主軸，尤其是在AI的應用是台大未來五到十年的重點。而智慧醫療的四個區塊，台大原已含括資料、人才、臨床轉譯，只差「運算力」。因此台大醫院耗資新台幣約1700萬引進兩套AI超級電腦系統DGX A100，預計可提升處理醫療影像的速度可提高兩倍效能、語言處理提升五倍效能，若搭配基因運算軟體則可提升2.25倍的效能。其中，台大將AI系統應用於輔助乳房超音波診斷，減少醫師閱片時間並提升準確率。外科部主任黃俊升表示，過去乳房超音波必須一邊掃瞄一邊看螢幕上是否有任何懷疑的腫瘤，一一記錄、一一拍照，但若是醫師經驗不夠或是不夠專注，則可能遺漏。新的掃描方式，則是一次性將全身做詳細掃描，透過AI系統可在一秒內快速閱讀完大量的影像，並定位出腫瘤可疑的位置，偵測準確度達95％、良惡性診斷準確度則將近九成。台大影像醫學部主任陳世杰則表示，目前AI系統在醫療上除了輔助影像診斷，也輔助偵測，不僅提升準確性，也改變醫療流程，加快速度。他舉例，過去送到急診的病人可能有腦出血，由急診醫師開立檢查，影像醫學部醫師則病人依照順序一個一個閱片，可能不會第一時間看到急診病人的資料。但透過AI系統，可以直接挑出危急病人，讓影像醫學部醫師在第一時間可以快速判讀，並將診斷結果回傳給急診醫師進行診治。除此之外，台大醫院也利用AI開發出肺結自動偵測系統以及心臟主動脈鈣化／脂肪全自動分析AI模型。吳明賢表示，「天下武功，唯快不破」，大數據就像是石油，而開採石油需有良好的工具，尤其基因定序就像無字天書，利用AI系統可快速從中找出脈絡，進一步做到精準健康、精準醫療。
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2020-09-16 新冠肺炎.預防自保
長庚大學抗體檢測技術 可望加速新冠肺炎疫苗研發
長庚大學今天發表新的COVID-19（2019年冠狀病毒疾病，新冠肺炎）中和抗體檢測技術，可加速疫苗研發，將與台塑生醫合作技術移轉，為全球防疫盡心力。長庚大學新興病毒感染研究中心主任施信如等人組成的研究團隊，今天和長庚大學校長包家駒一同在台北召開記者會，發表最新的COVID-19中和抗體檢測技術。研究團隊指出，目前全球有165種COVID-19疫苗正處於試驗階段，其中6種已進入第三期臨床試驗。抗體效價的測試是疫苗研發過程的關鍵之一，須經過一系列的檢測和審核，確保疫苗有效，因此提供快速的檢測技術非常重要。病毒感染人體後，免疫系統會產生抗體，其中「中和抗體」能抑制病毒感染，是重要的觀察指標。現行的中和抗體檢測方式，是透過病毒感染細胞後與血清樣本結合，觀察是否有抑制效果，進而確認血清中是否有中和抗體。由於涉及培養活病毒，一定要在生物安全第三級實驗室進行，使檢測程序拉長、價格偏高，且難以大量篩選樣本。長庚大學研究團隊結合人工智慧技術，經過無數次血清測試，完成開發「新冠病毒中和抗體效價檢測套組」，透過中和抗體與特定蛋白質的結合，數小時內即可獲得結果，且不須利用活體病毒，因此可在一般實驗室操作，提升整體檢測的安全性。研究團隊表示，為將檢測套組提供給更多國內外學研單位使用，特別與台塑生醫合作技轉，盼能藉此幫助各國降低疫苗與抗體新藥的開發。另外，該套組也可用於已開放邊境的國家，作為「免疫護照」測試方法，提高檢測體內中和抗體的能量與速度。
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2020-09-16 新聞.杏林．診間
醫病平台／ 漫談醫學資訊、智慧醫療到生技產業
【編者按】這星期的主題是「醫師工程師」，這是目前教育界、醫學界、企業界非常夯的議題，也是許多年輕人趨之若鶩的生涯。希望這三篇文章可以加深社會對這「跨領域」有更深入的認識。郭博昭教授以深厚的基礎醫學背景，涉足工程開發多年，指出時下的大部分論點都只在科技面與經濟面，很少討論到人文面，而他以「醫師誓詞」的幾個關鍵的「人文層面」，道出他對醫療企業化的「隱憂」。而後「醫病平台」很榮幸邀到身兼醫學士、資工博士的家庭醫學科郭冠良醫師分享他的宏觀：「一個生態系，必定是在循環中得到動能與平衡才能永續，台灣醫療生技生態系要投注的永續動能，理想的平衡方向，需要各領域更多的無私與智慧。」最後是電機系畢業就讀醫學系五年級的何寬耘先生，寫出他在主修電機工程的大學生活中，逐漸由閱讀中感悟到醫師職業裡的那份「人文」是他所嚮往的，而毅然決定追逐另一個夢：「讓我想自工程領域反過來成為一位主動給予的醫師，在未來以照顧病人為主，同時結合築砌四年的工程知識為輔。」近年行政院生技產業策略諮議委員會議年年將數位科技帶進議題，對於人工智慧、5G、物聯網在健康醫療的應用，突然跨領域專家雲集，台上台下人人朗朗上口，上下一心，儼然就建立台灣未來十年的產業基礎。回顧醫學結合資訊的發展歷程，與人工智慧的發展頗有淵源。1950年代醫學資訊與人工智慧同時起步，運用古典人工智慧開發了不少專家系統應用。之後數十年在硬體還沒跟上的人工智慧發展停滯期，稍微分道揚鑣。到了21世紀人工智慧重新起步快速發展，醫學資訊順勢跟上潮流，冠上智慧醫療之名。說到產業，目的就是要賺錢，要賺很多錢一開始要比的就是規模與速度。生技產業與其他科技產業最大的不同，在於產品必須經過臨床試驗，通過FDA審查與認證。若涉及醫療大數據，資安更是一大問題。所以每有生技產業發展相關會議，要法規鬆綁的呼聲總是沒停過。為了在台灣發展生技產業，現今掌握最多資金的科技業者無不成立生技部門，積極徵才研發，為了推出切合醫療所需產品，不得不從設計、開發、測試、到臨床試驗都與大醫院合作，科技業與白色巨塔跨業合作的障礙，造成許多失敗的故事。有醫療資訊系統的研究結果指出70%的系統可以說是失敗收場 (2006 Richard Heeks)。或許為了解決跨業溝通障礙，跨領域招生或是跨領域科系開始盛行，甚至培育「醫師工程師」變成交通大學與陽明大學積極合併的理由之一。根據2014年HSBC Expat Explorer Survey，台灣以最高可負擔性與最高醫療品質，與其他國家完全脫離，以離群值的姿態落在圖表座標最右上方。這結果代表的含意，對於人民，可能是庶民醫療天堂；對於醫療業，是血汗工廠；對於保險支付者(健保)，是庶民醫療政策成功；對於生技產業，就需要思考討論一下了。生技產業發展的相關者，大概有政府、科技業、醫療界、教育界、與民眾。產品可有內需與外銷市場。內需市場靠醫療界與民眾買單，醫療界被健保總額年預算7000億限制住，在健保一顆藥比一顆糖果便宜、看病比看電影便宜的現況下，投資會相對保守；民眾在低廉方便的健保醫療體系下，對自費接受比率也會有影響，國內許多遠距醫療研究都發現民眾對自費購買服務的意願相當低落。在此情況下，外銷市場變成最大目標，但必須注意的是，醫療與政治、社會、文化、人群關係密切，尤其是以本土醫療數據研發的結果，離開台灣是否適用，將是一大考驗，這點可以由幾乎沒有國外醫療資訊系統引進國內醫療院所得知。外銷市場最好的結果是政府與科技業大獲利，醫療界大費功夫可能得到研究成果，教育界量產跨領域通才為科技業服務，民眾等候新產品降價到健保水準才有機會享用。一個生態系，必定是在循環中得到動能與平衡才能永續，台灣醫療生技生態系要投注的永續動能，理想的平衡方向，需要各領域更多的無私與智慧。
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2020-09-14 新聞.杏林．診間
醫病平台／ 「醫師工程師」 是具有醫學能力的工程師，還是醫師工人？
【編者按】這星期的主題是「醫師工程師」，這是目前教育界、醫學界、企業界非常夯的議題，也是許多年輕人趨之若鶩的生涯。希望這三篇文章可以加深社會對這「跨領域」有更深入的認識。郭博昭教授以深厚的基礎醫學背景，涉足工程開發多年，指出時下的大部分論點都只在科技面與經濟面，很少討論到人文面，而他以「醫師誓詞」的幾個關鍵的「人文層面」，道出他對醫療企業化的「隱憂」。而後「醫病平台」很榮幸邀到身兼醫學士、資工博士的家庭醫學科郭冠良醫師分享他的宏觀：「一個生態系，必定是在循環中得到動能與平衡才能永續，台灣醫療生技生態系要投注的永續動能，理想的平衡方向，需要各領域更多的無私與智慧。」最後是電機系畢業就讀醫學系五年級的何寬耘先生，寫出他在主修電機工程的大學生活中，逐漸由閱讀中感悟到醫師職業裡的那份「人文」是他所嚮往的，而毅然決定追逐另一個夢：「讓我想自工程領域反過來成為一位主動給予的醫師，在未來以照顧病人為主，同時結合築砌四年的工程知識為輔。」醫師工程師是最近一個非常熱門的議題，不但合併中的陽明大學跟交通大學打著這個大旗，其他的醫學院校也不落人後，紛紛提出類似的概念。簡單而言，隨著科技的進步，5G、物聯網、人工智慧的發展，人們對於醫學的進展有了更大的憧憬。一方面可以得到更先進的救助，對於各種急性與慢性疾病，甚至預防醫學都期待會有長足的發展。另一方面，產業界可以因此開拓新的事業跟產品，得到更大的利潤。同時兼顧救人跟賺錢，何樂而不為？實在是沒有拒絕的理由。我個人的經驗比較特殊一點，27年前醫學系畢業後，曾經短暫當過臨床醫師，之後大部分的時間都是進行工程開發。我的研究重點就是上面說的醫療器材、物流網跟人工智慧，超過20年的資歷，應該稱得上是醫師工程師。對於這個問題，其實也想了超過20年，一直在問自己在做什麼。還記得讀醫學系的時候，接觸很多人文教育，最具代表性的就是醫師宣言。在這期間一直被教導著如何當一個好醫師，多救一些人。後來在當工程師的時候，接觸到很多工商界的領袖，也很清楚他們很期待他們公司的工程師能多懂一些醫學，為公司多開發一些高價值的產品。也跟很多投資者談過，了解他們快速致富的夢想，也想投資醫學等級的案子。其實困擾我的並不是這些的結合，要以醫師的身份進行工商服務，技術上一點困難都沒有，還可以利人利己。困擾我的反而是這幾個的衝突點。醫師與工程師會衝突嗎？醫師跟工程師本身都是單獨的專業，應該是不會衝突的。然而工程師本身，能獨立創業的不多，大部分必須依附在一個企業下面才能生存，表示他會有一個老闆。這個老闆跟醫師的角色可能就會有衝突了。從醫師宣言第一條開始「我鄭重地保證將奉獻一切為人類服務」，第二條「病人的健康與福祉將為我的首要顧念」。相信任何一個出資的老闆看了都會開始擔心了，薪水明明是我付的，我雇用你是為了替公司賺錢的，你拿了公司的薪水，卻要去奉獻給別人？第三條「我將會尊重病人的自主權與尊嚴」。第四條「我將堅持對人類生命的最高尊重」。尤其是第五條「我將不容許有任何年齡、殘疾、信念、族群、性別、國籍、政治立場、種族、性傾向、社會地位或其它因素的考量介入我的職責和病人之間」。天呀，這個員工的心中到底有沒有公司呀，你把你的能力都拿去做公益了，那我的股東要回收什麼？讀到第十條「我將分享我的醫療知識，以增進病人福利和醫療照護的進展」，這時連公司的法務專家都要說話了：「你的IP屬於公司的，不可以隨便送人！」醫師工程師會面臨抉擇，你是要謹守醫師的本份為全人類服務，還是為了你的公司與老闆服務。前者境界崇高，可是並不是賺錢的有效方法；後者比較有機會賺大錢，但是嚴格說來已經違反醫師宣言，再也不是醫師了，只能說是具有醫學能力的工程師，或是工人。最近醫師工程師炒得沸沸揚揚，甚至成為陽明大學與交通大學合併的重要理由。大部分的論點只在科技面跟經濟面，較少討論人文層面的問題。事實上人文層面的問題才是根本，如果訓練出來的醫師工程師都是為了工商服務，在有利益衝突的時候，他會選擇大老闆的利益還是一般民眾的利益？如果無法照顧到一般民眾，他的美好科技也只能成為少數人賺錢的工具而已，大眾獲益其實有限：你可能會看到很棒的「醫療產品」，但是對不起，你可能會買不到或是買不起。這不是一個是非題，而是一個選擇題。如果你的親友有機會走這一條路，你會鼓勵他做什麼選擇？已經是學生身份的你，會做什麼選擇？正在合併中的陽明大學會做什麼選擇？交通大學會做什麼選擇？
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2020-09-14 科別.心臟血管
心臟亂跳找不到病灶 AI助心房顫動電燒術定位
心房顫動是常見的心律不整，台灣的盛行率約1％至2％，約有46萬民眾曾發生心房顫動，且隨著年齡老化，盛行率會越來越高。電燒手術在心房顫動治療中是非常重要的一環，北榮心臟內科主任林彥璋表示，過去要找到確切電燒位置，需要定位上千次，現在透過AI（人工智慧）輔助，不僅可快速定位病灶，也能計算出不同部位電燒後的復發率，以利醫師判斷。隨著電腦計算能力大幅提升，人工智慧（AI）技術也蓬勃發展，且正廣泛運用於醫療和健康照護領域，透過大數據的分析不僅能夠輔助診斷，還能預測疾病風險，提供更精準的醫療。北榮今舉辦「人工智慧在心臟血管疾病之最新發展」研討會，北榮副院長陳適安便提到，「預防勝於治療」，AI也可以用來開發藥物，透過數據快速找出適合治療的藥物；也能用來快速判讀影像資料，降低耗費的成本、提升效率。而早期偵測疾病對心臟血管疾病非常重要，而現在智慧手錶等穿戴式裝置也可以偵測心房顫動，但如何減少雜訊、更快速判讀，是全國心臟血管中心可以互相努力的地方。AI也能用來作為心臟手術的輔助。以心房顫動的電燒手術為例，林彥璋說，過去電燒手術麻煩的地方在於需要使用訊號分析工具做幾千次的高密度定位，知道哪些地方會不正常放電，「就像房間漏水，要掃過整間房間才能抓漏」。而且過去可能會找出很多不正常放電的位置，因為不同的位置之間可能會因為電傳導的關係相互作用，因此必須一一判讀哪些是重要需燒掉的點，哪些相對不重要，因此會燒灼許多位置。林彥璋說，透過AI，只要照了病人的斷層掃描放到系統裡，系統便會和資料庫做比對，連一般常人無法感知到的「蛛絲馬跡」一併做運算，定位出核心的燒灼點，不用再「燒很多地方」，且把最關鍵的部位先解決，心臟功能反而可以獲得改善。他說，這套系統是用100位病人作為範本，將近4萬多筆資料來訓練AI，最後使用11個病人驗證，準確率高達97％，目前正在向食藥署申請許可證，希望未來能廣泛用於臨床。
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2020-09-10 養生.家庭婚姻
年過60卻愈愛愈有滋味！劉黎兒、王銘琬 夫妻感情保鮮靠這秘訣
「在日本，她是王銘琬的太太；在台灣，我是劉黎兒的先生。」旅日職業棋士王銘琬一開口就是幽默，身旁的旅日作家劉黎兒眼裡盡是笑意。兩人專業領域各霸一方，台日兩國各有知名度，興趣、個性則大相逕庭。結婚多年，劉黎兒從沒學過圍棋，但通霄趕稿總有王銘琬默默守護；二度拿下本因坊頭銜的「棋王」王銘琬四處推廣純棋，則有「無料經紀人」劉黎兒愛相隨。這個月，是他們發起純棋教學屆滿兩周年的日子。「其實我們也很常吵架啊！都覺得對方記不住10秒前說過的話，彼此常常會說『你剛剛明明說那樣』、『我明明不是說這樣』。」王銘琬笑著，轉過頭看了看身旁的妻子，劉黎兒又是笑彎了眼，兩人忍不住拌嘴，甜蜜模樣羨煞旁人。 劉黎兒是資深媒體人，長年在各大媒體寫專欄、寫書，描繪日本社會脈動與文化觀察，也寫令人臉紅心跳的兩性關係。以「忘齡女人」自詡的她，近年更投入熟齡議題的書寫；在熱情、愛講話、急性子的她身上，真能見識到「年過60又怎樣」的帥氣與自得。 活化腦力防失智！夫妻齊心推廣純棋 這兩年，她和王銘琬在日本和台灣大力推廣「簡單版的圍棋」─純棋，10分鐘就能上手，有預防失智的效果；令人驚訝的是，就連失智老人都學得會！ 一般圍棋使用的是19路棋盤（縱橫各19條線），純棋使用的則是7路或9路棋盤，以「子多為勝」為原則，非常簡單，堪稱3歲到100歲都可以玩。不只能活化腦力，更有促進跨世代交流的意義。 去年底，劉黎兒回台宣傳新書《最高！極品1人樣》時，還不忘抓緊時間和王銘琬跑了多間小學、安養院甚至廟宇，短短幾天內指導了500多位民眾下棋。 如今，日本和台灣已累計教學數百場，教學人數在日本累計超過3千人，台灣則將近2千人，發出的棋具超過5千組。 王銘琬：希望人人都能享受圍棋樂趣 小朋友都能輕易學會的純棋，竟要出動世界級職業棋士親自教學，這其中有什麼奧秘？ 「圍棋一直給人高高在上、很困難的感覺，傳統觀念就是你的棋力愈高、愈有價值，等於你不懂圍棋，就沒資格享受下棋的快樂，但我認為這是錯的。尤其當AI（人工智慧）下棋已經可以贏過人類，那是不是代表AI比人類更有價值？這是很偏差的方向，圍棋應該是更全面的。」 主張人人都有權利享受圍棋，年近60的王銘琬下定決心，他的「第二人生」除了繼續在圍棋界比賽，還要以「純棋」的方式，把這份樂趣帶給完全不懂圍棋的一般民眾。 純棋帶來喜悅！第二人生要做有價值的事 時間回到兩年前，2018年2月，王銘琬第一次的純棋教學現場在日本岩手縣大船渡，對象是安親班小朋友和日照中心老人，「他們都學會了，當時的棋子還是紙做的，但大家都玩得很開心，帶來的喜悅超乎想像，我們發現這個方法的確可行。」 陪同教學的劉黎兒同樣驚喜，「你看到所有人本來完全不會下棋，但回去以後他都可以當老師，老人都很開心，一直跟王銘琬鞠躬。福島核災後我推廣反核還要被人家罵，做這個到處被人家感謝，太值得了！主要是看到很多笑容，感受到這是很有價值的事情。」 隨後，2018年6月，夫妻倆返台，「我們兩個跑去夜市買很便宜的棋具，一套是黑子180個、白子180個，再各分成45個。我們就坐在床上一顆一顆數棋子，分好了再趁聚餐時帶去教朋友，飯後強迫大家學，哈哈！」劉黎兒說。 正式擁有精美棋具，是同年8月王銘琬現身《2018幸福熟齡論壇》演講，對上百位民眾教學；而每位聽眾手上拿到的棋具組，也是夫妻倆親手包裝的。「我們坐在地上一個一個包，好像家庭工廠。」 每一場純棋教學，都為夫妻倆帶來滿滿回饋，他們堅信這是一條正確的路，更是該做的事。台日兩國媒體紛紛報導，愈來愈多學校、安養院、企業爭相邀約；出版社也找上門，王銘琬的新書《用純棋10分鐘學會圍棋》今年初熱騰騰出爐。 純棋愈來愈夯，劉黎兒成為活動接洽窗口，協助王銘琬安排台灣的教學活動，現場則負責拍照紀錄，並以旁觀者的角度提供建議。 一盤純棋，竟讓失智老人找回快樂與自信 她聊起一次印象深刻的經驗，「我們在雲林的日照中心教學，我看到有中度失智和輕度失智的老人一起下棋，輕度那位還會偷吃步，趁對方沒注意偷偷多放幾個棋子。我說『不行，要一人一次』，他看中度失智那位棋子擺不好，還會幫他放好，但是我一不注意，他又趕快多放幾個棋子下去，哈哈！」 「照顧人員也很想學，我們另外幫他們開課。陪老人折紙久了，自己都覺得沒意思。」 失智長輩並非什麼都不會，簡單的純棋就能讓他們找回最純真的快樂與自信，也為人際互動開啟全新想像；而人與人之間的交流，也是王銘琬心目中圍棋的本質與意義。 熟齡夫妻也能感情保鮮，擁有自由是關鍵 一場純棋，兩人同心協力；他們是夫妻，也是工作夥伴。 劉黎兒不諱言，「常吵架啊，為了活動細節的意見不一樣。例如我說『第一場的教法比較好，你幹嘛換？』但他滿好的啦，要是我被人家這樣講…哈哈！」 王銘琬幽默回敬，「喔妳知道啊？我以為妳不知道耶！不過憑良心講，脾氣有比年輕時候好一點啦！」劉黎兒又笑了，熟年夫妻拌嘴，仍像甜蜜小情侶打情罵俏。 「以前他比賽非常忙，還要帶2個小孩出去吃飯，我每次回台灣宣傳新書都是一個人。福島核災後我反核，寫了5本書，可以短時間收集那麼大量的資料，就是因為有他幫忙。」劉黎兒說。 「我也做環島反核演講，常遇到有人抗議，王銘琬就當我『史上最弱』的保鑣。那7年他都有一直陪我，這2年我就回饋他啦！算是當他的助手。我們現在能這樣有默契，跟一起反核過有一點點關係，哈哈！」 許多夫妻退休或年屆熟齡之後，彼此愈看愈討厭；劉黎兒與王銘琬的相處時間也很長，卻是愈愛愈有滋味。秘訣無他，劉黎兒強調「自由」。 「兩個人都要有自由，才能建立很強的自我、維持彼此的魅力。他30幾年來都放我滿自由的，我還能寫情色文學啊！有人跟他說『叫你老婆不要寫那些亂七八糟的』，他說『不會啊，我老婆寫得很真實』。他對我做的事情是肯定的。」 「日本職業棋士待遇很高，但他不會以收入的高低來評斷我的工作值不值得，他覺得我做我的工作做得很好，這樣我才會是一個好的狀態。」互相尊重，永遠是婚姻經營不變的關鍵字。 不讓圍棋失傳，夫妻倆要用純棋翻轉未來 「這兩年純棋發展速度超出我們想像，現在只靠我們兩個有點累，但是做得很開心。每次去不同的地方教學就當作旅行，我就會寫文章，寫當地的文化、美食、建築啊！」和老公征戰各地，劉黎兒樂在其中。 王銘琬強調，「把圍棋變成零門檻，我們覺得是理所當然的。以前圍棋門檻太高，人口一直在減少，但圍棋是人類最高智慧，要是失傳很可惜。」 儘管圍棋界仍有不少傳統人士反對純棋，但夫妻倆樂觀地說，「現在下圍棋的人口不到1%，那99%在我們看來都是準純棋人口。盡力做到最滿，人生無悔就好。」 年過60又怎樣？年近60又如何？劉黎兒和王銘琬在原有的事業之外，又共同擁有全新的生活目標，有自己，也有彼此。對人生依然熱情如火，60歲仍有無限可能。熟齡的幸福路上，原來真的可以很幸福！●原文刊載網址 ●延伸閱讀：．老公退休後超依賴、什麼都要管？還沒得憂鬱症之前，趁早放棄當個「好老婆」．肥胖根源在氣虛？白雁：胖肚子是代謝不良，1招補氣促代謝，減重好輕鬆．40歲後「腰」愈來愈粗？別讓高血壓、腦中風報到，4招找回健康好體態
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2020-09-09 失智.失智專題
失智科技／人工智慧與失智照護 專家集思廣益找真相
新冠肺炎疫情為人工智慧、遠距健康領域開出新局，透過深度學習技術預測病毒變化，有望革新人類醫療的軌跡。疫情後首場關注「人工智慧與失智照護的未來」研討會將於10月9日召開，全日講壇將分上、下半場，由11位專家扮演科學柯南，試圖理解人工智慧黑盒子將在長期照護、失智領域引爆哪些新可能？真相真的只有一個嗎？北榮高齡醫學中心、陽明大學高齡與健康研究中心主任陳亮恭表示，學術界過往利用統計學去分析自然現象，試圖找到真相，但資料科學與人工智慧的出現如同黑盒子，同樣的研究資料會獲得哪種研究結果，無人知曉，「真相真的只有一個嗎？」這正是人類探索自然現象未知的魅力之處。研討會上午場將邀請中研院、產業界專家分別從統計科學、人工智慧以及產業實際應用不同觀點探討最佳策略。腦影像建構腦齡研討會下午場則充滿科幻魅力，介紹臉部表情辨識、類人型機器人、穿戴裝置在AI失智防治的最新發現；另外透過健保就診行為大數據分析、腦影像建構腦齡平台預測探討失智症高風險族群的特質。陳亮恭舉台大臨床藥學研究所教授蕭斐元研究為例，透過高齡民眾就診行為的健保大數據，尋找高齡民眾走向失智過程的就醫軌跡，雖然失智症發病表現相當多元，研究發現心血管或糖尿病患者，在長年就醫中走向焦慮、失眠，接著出現行動困難，最後出現較嚴重的精神症狀，是一種失智症發病的過程。從就醫軌跡 警示失智風險他表示，失智症發病的原因與病程相當複雜，透過人工智慧的數據分析能力，能從大量、龐雜的就醫型態資料找到蛛絲馬跡，有助於醫師辨識高風險族群，即早調整照護方案與生活習慣，降低失智症對個人、家庭與國家的影響。陽明大學神經科學研究所教授林慶波的腦齡研究則進展快速，已可透過腦部磁振造影，以腦齡平台對照出不同類型的腦部退化疾病，例如憂鬱、阿茲海默症、思覺失調等，不只是單一失智症。陳亮恭表示，這代表腦齡影像平台有機會成為腦部退化症狀評估的大平台，打開更多大腦退化的奧祕。臉部辨識測失智行為變化面對五年後到來的超高齡社會，照護人力嚴重空缺，導入科技解方迫在眉睫。北榮、陽明大學與宏碁攜手研究臉部情緒智慧辨識，可藉由長者至日照中心時擷取的影像，預測失智長者認知功能與相關精神行為症狀的變化，初步研究發現預測準確度約達七成。陳亮恭表示，當失智長者走進日照中心門口時，攝影機便會擷取長者的臉部表情，經一年建置與測試後，針對20餘位失智症長者建立出來的預測模型，未來將規劃導入至榮民醫療體系日照中心，強化預測模型的精確度外，更可以幫助照護人員早期發現長者的狀況與認知衰退，以便探求原因以及改善照顧方案。研究改變超高齡未來此外，陳亮恭透過台日整合健康老化大數據，以精準健康策略定義出衰老的臨床表徵以及潛在病因，透過跨國資料進行比對，建構出精準健康老化的新策略以及生理表徵，期待能改變人類衰老進展，結合生醫與資通訊科技改變超高齡台灣的未來。「人工智慧與失智照護的未來」研討會歡迎有心跨域研究的教育業、醫療人員、資訊工作者報名，額滿為止。時間：10月9日（五）9時至16時45分地點：張榮發基金會801會議廳立即加入失智・時空記憶的旅人粉絲專頁！無論你是否為失智者，我們都期盼能認識你。我們提供專業醫療資訊和交流平台；而你來告訴我們，那些關於失智的故事。加入>>
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