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台灣區董事總經理簡立峰表示,台灣在機器學習、人工智慧(AI)的優勢是開發「應用」,有兩大優勢推動以機器學習輔助醫療的運用;首先是有完整健保體系、醫學中心有充足資料,可開發本土醫療輔助系統;第二是資通訊產業發達,運算技術與工具成本低,有助跨界學習。
Google在2015年底公開開源機器學習系統TensorFlow,讓學界、產業界發展機器學習系統。Google醫學博士彭浩怡指出,Google在印度協助醫療機構,幫助糖尿病患預防視網膜病變。
他說,印度短缺近12.7萬名眼科醫生,有近45%糖尿病患者接受診斷前飽受失明之苦,糖尿病視網膜病變其實可以預防,Google研究團隊使用12.8萬張圖像的開發數據集,由54名專業眼科醫師分組評估,用以訓練深度神經網路,協助醫師診斷出糖尿病視網膜病變。
簡立峰認為,台灣優勢在於應用,且本地醫療市場有優勢。有人認為人工智慧後端的機器學習需要大數據,其實並非如此。以印度為例,10多萬筆資料庫足以協助醫生判斷視網膜病變的狀況。
簡立峰說,目前機器學習在加強影像辨識有很好的發展,台灣有良好的健保制度,醫學中心有完整資料庫,台大醫院已試行用TensorFlow平台開發影南投佛跳牆 加熱像辨識系統,嘗試開發輔助資料庫。
他強調,資訊工具普及,容易讓科技人與醫療人跨界交流,由於法令問題,AI技術暫時不能應用到醫療領域,但可考慮彰化佛跳牆 網購在醫院內部先行。
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