2023-01-11 失智.大腦健康
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2021-01-15 失智.失智專題
失智科技／健康存摺APP再升級 3月起放寬親屬查詢
健保署「健康存摺」APP功能再升級，未來不只能查詢就醫、用藥、檢驗檢查結果等資訊，今年3月起也將開放查詢父母、兒女的疫苗接種及用藥狀況，掌握全家人健康。衛生福利部中央健康保險署近年推動將健保理念納入國小國語教材，日前宣布將推廣健保的課文編入翰林版國小國語課本。健保署長李伯璋今天再召開記者會，宣布和南一書局合作，將「健康存摺」概念納入國小5年級學童的國語課本教材。李伯璋表示，截至去年底，健康存摺登錄人數已突破103萬人，去年12月起也開放民眾自行上網登錄自費健康檢查結果，醫院經患者同意也可代為上傳，有助民眾掌握自身的身體狀況。此外，今年3月起也將進一步開放查詢父母、兒女的就醫資料。醫管組技士陳逸嫻指出，父母對於20歲以下青少年有保護教養責任，未來子女依附加保的家長可直接看到兒女疫苗接種、就醫等資料，不需經過申請。至於年邁父母方面，由於均是年過20歲的成年人，必須到健保署官網線上申請授權，或是寫書面同意書到健保地區業務組臨櫃辦理授權同意後，才可查詢相關就醫、用藥等狀況。（編輯：張芷瑄）
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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。
