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黃仁勳的皮衣旋風這回吹到長庚,攜手推台灣AI醫療

段詩潔
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段詩潔

2024-09-13

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長庚醫院在AI領域上取得先機,與輝達合作相當密切。(右為長庚醫院院長陳建宗,左為人工智能核心實驗室主任郭昶甫)蘇義傑攝
長庚醫院在AI領域上取得先機,與輝達合作相當密切。(右為長庚醫院院長陳建宗,左為人工智能核心實驗室主任郭昶甫)蘇義傑攝

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本文出自 2024 / 9月號雜誌 直擊東京新地標 麻布台之丘奇蹟

當醫院遇見AI,會擦出什麼樣的火花?黃仁勳6月來台時,輝達全球醫療業務部門副總裁也率團拜訪林口長庚醫院,讓外界見識到蓄積已久的AI醫療能量。 

輝達概念股,可不是只有半導體相關產業,現在,連醫療產業都占有一席之地。 

以往,穿著皮衣的「那個男人」、輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳,每每來到台灣,總會颳起一陣旋風。然而,最近一次來台有些不同,他到夜市大啖小吃,以及在電腦展上與聽眾精采互動的同時,輝達全球醫療業務部門副總裁金伯莉.鮑威爾(Kimberly Powell)也率團拜訪林口長庚醫院,並意外揭開全台最大醫療集團的AI布局。 

擁有「大數據」得以發展AI 

林口長庚醫院於2018年5月成立AI核心實驗室,不僅比OpenAI的問世時間更早,更積極開發並推動AI在臨床醫療的應用。目前實驗室已取得三項食藥署醫療器材許可證,包含腕部舟狀骨骨折偵測軟體、心房顫動偵測軟體、心室收縮功能篩檢等。由於一般醫材許可證多由廠商取得,長庚也成為全台第一家取得醫材許可證的醫院。在生成式AI領域,長庚推出超過40個臨床模型,完成五項生成式AI專案。 

其實長庚與輝達並不是最近才展開合作。 

長庚醫院院長陳建宗表示,如今擔任長庚人工智能核心實驗室主任,同時也是長庚醫院風濕免疫科主治醫師的郭昶甫,當年赴英國進修後,回來便大力推動AI與培養人才,在林口院區成立AI中心,建置設備與軟體,「當時就與輝達開啟合作之路。」 

長庚之所以能在AI之路順利推進,很大的關鍵就是「大數據」。長庚體系電子化病歷資訊從2000年開始統合之後,北中南所有院區可以互通,形成龐大資料庫。而長庚體系資料庫量體約占健保體系的十分之一,涵蓋醫學中心、區域醫院、地區醫院三個層級,資料內容或病人分布相當均勻,「做AI最重要的就是數據,有完整且足夠的數據才能運用。」 

國防醫學院醫學系副教授林嶔表示,約從四年前,開始與長庚合作一些跨院的資料交換,他盛讚長庚團隊相當優秀,醫院在經費及資源上面也非常支持。光是長庚AI團隊規模就約40人,領先其他醫院許多,「資源的投入量級不一樣。」 

除了人力,AI還需要大量運算資源。長庚在算力上的投資也非常驚人,資料庫更是台灣最大的。一位業界人士直言,AI人才難尋,醫院要和科技業搶頂尖的工程師,勢必要祭出不小的吸引力。 

揭密長庚的醫療人工智能核心實驗室

揭密長庚的醫療人工智能核心實驗室

輝達全球醫療業務部門副總裁鮑威爾表示,林口長庚醫院從2018年就設立人工智能核心實驗室,很早就開始發展AI,而NVIDIA在AI已有十幾年發展經驗,可結合雙方專長做很多很棒的應用。 

她指出,NVIDIA在無人駕駛技術等其他領域的成功經驗,讓醫療AI進一步取得進展,最近也結合生成式AI進入醫療AI,可與長庚一起部署這些NVIDIA成熟的模型,未來基因分析也是可以合作的方向。 

「醫院基本上還是一個應用場域。」郭昶甫解釋,早期想的是如何挖掘資料庫,因為資料是愈陳愈香,時間久了才會知道病人未來會發生什麼事。一開始整理電子病歷及影像,遇到一個問題:建立出來的模型如何在臨床上使用?此時輝達扮演的角色就相當重要,「畢竟我們不是IT公司,輝達協助我們做最底層的東西,一步一步再往上,在建構我們自己的應用時給予技術支持。」  

數位化讓AI可做初步判定 

其中,最成熟的是影像辨識,郭昶甫解釋,以前切片要用顯微鏡看,長庚在六年前開始推動數位病理,大量掃描這些舊的玻片,變成數位玻片,「以前病理科醫師都是師徒制,數位化之後,影像可以保留下來,我們也可以在上面做各種AI模型。」也就是說,以前靠病理師的人眼、人腦掃描,現在AI先幫忙迅速標定可能的癌細胞,再讓病理師確認,遠端照會也不再是問題。 

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當然,醫療影像牽涉到另外一個問題,例如,Google想要什麼模型,隔天就上架了,但醫療不行,必須經過很多驗證,還要通過相關法規。所以儘管現在這些模型的技術都很成熟了,真正用到臨床上,還是需要一些時間。再下一步,就是預測病人的病情,例如,傷口會不會癒合?會不會發生什麼新的事情? 

從事高階伺服器銷售、凱穩業務總監陳怡達表示,雙方自2018年開始接觸,長庚持續投資AI的設備及系統,又建置了AI的人才,從初期的AI影像分析,到資料的判讀與決策,應用發展會愈來愈成熟、愈來愈具備實務性。「長庚的優勢在於很早投入,因此能搶占先機。」畢竟一個產品或解決方案要商品化,是需要時間的。而要把產品變成醫療化的解決方案,必須經過很多驗證,更需要時間。 

另一家儲存設備廠商Pure Storage台灣區總經理周正平表示,2018年就與長庚醫院合作AI專案,當時大家還弄不太清楚AI,以前長庚做病理分析,平均要花七天時間,但伺服器好像沒有很忙碌,後來才發現可能卡在傳輸,於是長庚、輝達、Pure Storage三方合作,在市場上發布AIRI架構,時間從七天減少到一天,等於效能提升七倍。「對一個病人來說,時間是有限的。」周正平形容,長庚是世界等級的應用案例,全球AI研討會上,輝達和Pure Stoage的應用案例都有長庚醫院。 

機器人有助解決護理人力荒 

陳建宗表示,AI另一個重要的任務是溝通。其實醫療人員大概有一半時間都在溝通上,例如,多重用藥的病人來跟藥師諮詢、藥師評估病人用藥的順從性,或是護士抱著新生兒做評估等。現在都能使用AI記錄並整理,還能避免錯漏。「讓醫護人員有更多精力能跟病人互動,而不是每天對著電腦互動,這個很重要。」 

長庚也積極發展機器人,包括在開刀房裡已使用數年的搬運機器人,並陸續開發較小型的機器人,像是護理師推著巡房車走,變成機器人跟著護理師走。 

陳建宗直言,現在護理人力缺乏,問題只會愈來愈嚴重。尤其老人愈來愈多,病床數沒有減少,加上希望護病比愈低愈好,以減少護理師負擔,這時若人力沒補足,得以輔助臨床上繁重的工作,「AI可能會是一個解方。」 

談到與輝達的合作,林嶔表示,台灣許多醫院都是輝達的消費者,儘管價格較貴,但以算力來講,即使把價錢成本一起考慮進去,還是非常有競爭力。 

林口長庚成為全國首家以人工智慧研發成果取得食藥署醫療器材許可證的醫療機構,圖為臨床光拍攝過程。長庚醫院提供

林口長庚成為全國首家以人工智慧研發成果取得食藥署醫療器材許可證的醫療機構,圖為臨床光拍攝過程。長庚醫院提供

林嶔解釋,硬體差距或許實際上沒有那麼大,但真正差距大的,是輝達建立的一整套軟體護城河。輝達的生態系相當完整,也開放很多AI醫療平台,而且直接釋出一些開放模型。 

他進一步解釋,要訓練AI,不能從嬰兒開始教,最好從高中生開始,然後再區分專業,「輝達的平台就提供很多個不同高中生,降低我們訓練的難度。」 

根據林嶔自己的觀察,他認為AI很適合做伺機性篩檢。他舉例,胰臟癌發現時,往往都已進入晚期,但實際上,假設一位病人因為肚子痛去急診,急診室安排腹部的電腦斷層掃描,雖然不是為了篩檢胰臟癌,但如果患者有胰臟癌,放射科醫師是會看到的,「病人不是刻意去篩檢胰臟癌,但這些醫療檢查就帶來一些額外的效果。」 

AI可協助找出潛在患者 

不只如此,AI還能帶來更多。林嶔表示,胰臟癌是醫生用醫學知識與經驗可以判斷的,但有很多疾病是醫師看不出來的。例如,若要醫師用心電圖去找出左心室功能異常的病人,是看不出來的,但AI看得出來。「未來會有很多AI,可以二次利用那些既有的檢查,然後把潛在的患者篩檢出來。」 

從設備商的角度看AI,陳怡達認為,真正的爆發是從ChatGPT開始,傳統的AI模型發展,比較像要丟大量資料去做開發演算,然後變成一個模型,再拿來做成一個服務,例如人臉辨識。但ChatGPT是一個爆發的應用,它的目的不是拿來做判讀或分析預測,而可以生成一個新的應用或解決方案。 

陳怡達表示,問一個問題,它不只會回答,還會再配套其他軟體或方案。例如,請ChatGPT製作一個房子模型,再結合3D列印機,就等於可以無中生有地變出來。這樣的應用堪稱前所未有,整個市場需求自然非常熱絡,吸引大家競相投入資源來做這件事。當然,醫療產業也不例外。 

可以想見,AI在醫療上的運用只會日益蓬勃。而輝達與長庚醫院的合作,也可望持續激發出更多火花。 

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