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[导读]大数据、人工智能等技术,正在建立精准医疗的新风貌。

 大数据、人工智能等技术,正在建立精准医疗的新风貌。

结合大数据:从健康检查到预测健康风险

以元气网的“测健康”在线服务为例,使用者输入出生年度、性别、居住地三项数据,系统即可预测用户未来各年龄阶段的健康机率、预估寿命、医疗花费等信息。

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这项健康风险预测工具,即是运用了大数据分析,结合个人的生活型态,加上医疗数据建立预测模型。“测健康”根据用户填入的数据,从全民健保数据库中,找出相近年龄、同样性别、相近居住地的对象,再与之比较,就可推算出初步的风险评估结果。而且,数据库中的个人健康数据愈丰富,预测结果就会愈准确。虽然目前像“测健康”这类的健康风险预测工具,仍有些粗浅,但分析及研究的方向是正确的趋势。

相较之下,一般的健检,仅能判断个人接受检查的当下,健康现况是否异常,再安排后续的定期检查与追踪。未来,透过大数据分析再加上深度学习的技术,医疗服务有希望能更精准地预测病情及未来的健康状况,并且针对个人随时间改变的健康状况,给出各阶段不同的预防建议,达到更佳的健康管理效果。

结合人工智能:从手机到个人医生,从科技公司到药厂

近来,由于通讯技术的进步,“远程医疗”已能让医生彷佛近在眼前,但在未来,人工智能却可能让医疗成为贴身服务。以手机来说,若是结合人工智能、生物科技等技术,即可能搜集用户的病理信息,上传至云端大数据系统,诊断病情,甚至提供领药建议,让手机成为个人的医生。

除了诊断,人工智能在研发制药的领域,也可能成为要角。与辉达(Nvidia)合作的科技公司Insilico Medicine,就是运用GAN(Generative Adversarial Network)“生成对抗网络”算法,来协助研发新的药物。GAN是非监督式学习中的一种,由一个生成网络和一个判别网络组成。生成网络尽可能作出难辨真伪的输出内容,判别网络则尽可能在真实数据和生成网络的输出内容间,判别孰真孰假。藉由两个网络不断互相对抗,调整参数,就能让生成网络输出的内容更逼真,更能模拟真实情境。

也就是说,药厂原本必须花费大量时间与成本,筛选具药用性质的物质与分子,找出候选药物,再进行临床试验,以发掘疗效最佳的药物。但Insilico Medicine借助GAN算法,就能根据疾病或情境,仿真出特定的化学分子结构,以期大幅缩减研制、测试药物的繁复时程,甚至超越传统的药厂。

我们可以说,加速发展的数据趋势,势必会掀起另一波数位医疗革命,也会为传统医疗机构、厂商、现行相关法规,带来巨大的挑战,甚至引发医疗产业大洗牌。

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