1.原文連結： http://bit.ly/2SId5gX 2.原文內容： 導入語音助理 減少醫護負擔 根據研究，AI提高醫療效率的潛在比率達30~40%，可減少近5成的成本，以美國為例每年 可減近1500億美元的美國醫療支出。尤其，台灣健保資源被廣泛濫用與浪費，可以藉由AI 導入而改善。而且，可以從上游新藥開發就進行AI協助產品開發的模式，依據早期臨床試 驗的資料預測藥物分子通過臨床試驗的成功率，將顛覆傳統的新藥開發流程。 智慧醫療產業須跨產業整合，將改變醫療品質及服務再進化。例如：華碩與IBM Watson合 作推出AiNurse虛擬照護機器人，結合人工智慧技術引導病人進行血壓量測，提供基本判 讀回饋與衛教資料，降低護理人員負擔；以及透過華碩Zenbo智慧機器人發展多元陪伴與 照護應用等。Google DeepMind與英國眼科醫院合作標註視網膜掃描影像中的病變區，訓 練AI能正確辨識青光眼等疾病，以協助醫師能早期診測出發病率。谷歌旗下Medical Brain智慧醫療團隊，開發了一種新的人工智慧演算法應用於醫療預測，可以預測很多種 患者的結果，包括他們可能的住院時間、再次住院的概率以及短期內死亡的概率。還有， 使用AI語音助理可減少醫護人員的文書作業。倫敦的AI新創BenevolentAI採用深度學習軟 體在 NVIDIA DGX-1 人工智慧超級電腦的輔助下，解讀和分析大量資料，在一週內確定 了 5 個萎縮性脊椎側索硬化症的候選藥物，過去這個過程可能須花費數年時間。他們利 用深度學習和自然語言處理技術來解析巨量生物科學資訊，包括基因、藥品、專利資料等 等，再加上每天讀取逾萬件生醫期刊和資料庫，以改進藥品研發的過程。 然而，實施AI時必須優先考慮數據品質，因為“不良數據”可能導致一連串不準確的臨床 數據使患者處於危險之中。尤其，在非結構化數據上訓練機器學習算法相當具有挑戰性。 區塊鏈應用於健康醫療方面，利用多中心或去中心化、無法篡改、低成本及能進行複雜的 智慧契約管理能力，將可應用於五大方向。包括：(1) 允許個人掌握自己的醫療歷史紀錄 ，包括醫療病歷、手術紀錄及基因數據等。(2)醫療保險的應用，提升患者、醫院、保險 業者之間的服務效率，降低人力與管理成本，同時也提高了理賠詐欺的可能。(3)醫療供 應鏈金融，包括採購醫療設備和藥品所產生文件驗證、融資租賃和供應鏈流動控管。(4) 藥品的防偽應用。消費者在購買藥品通過個人數據的分享上傳將購買過程透明化，藉區塊 鏈確保藥品的合法性，同時滿足監管需求。(5)臨床試驗的應用。利用區塊鏈進行記錄及 管理藥物研發過程、眾多試驗患者的實驗結果數據，降低試驗成本。 醫師於AI時代扮演重要角色。AI不會取代專業醫生的地位，而是將臨床醫生的專業知識與 AI智慧相結合的機會，從大量數據訓練的預測模型，經過良好校準結果的機率估計值，醫 生就可優先為風險最高的患者進行適當地治療。 由於，醫療產業有30%高毛利、高附加價值及強烈需求等特性，已吸引國際ICT科技大廠投 入，尤其成為我國PC及手機業者轉型的新藍海。還有，台灣擁有全球領先的資通訊產業， 台灣醫療水平位居亞洲第一、全球第三，更可貴的是台灣擁有健保資料庫的數據金礦優勢 ，使台灣是發展數位醫療與人工智慧的最好機會。充分運用AI醫療，人人都有醫療權利， 更不會有虧損累累的健保制度。 3.心得/評論： 據Frost & Sullivan 對醫療AI的研究和分析表示，AI健康市場呈現出爆炸式成長，從 2014年6億美元到2021年估計66億美元，複合年均增長率為40％。根據PwC調查最近的數 據 ，大多數民眾願意考慮選擇用AI技術取代人類臨床醫生的照護。 --

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