產業追蹤/發展AI醫療 法規快跟上
2020-02-08 23:51 經濟日報 / 葉乃綺、林欣姿
全球高齡化趨勢下,人口結構改變問題,帶動智慧照護市場興起。根據世界衛生組織(WHO)2019年發布的世界人口展望報告,全球人口結構將朝向高齡化、少子化、勞動力不足三大趨勢發展。
全球人口結構劇烈變化,亟需結合科技的應用來提升在居家子女與照顧者的輔助、減低機構人力的負擔,因而進一步帶動居家健康照護市場結合智慧應用守護高齡者之趨勢。
除高齡照護,AI等科技對整體健康照護領域的發展也相當重要。隨著健康照護產業的數據資料大量電子化、AI技術的應用產業化,科技業、醫療業與聯合國等產官學研界都認為AI技術將改變健康照護產業生態,以及民眾接受健康訊息的方式,包括:疾病辨識或預測、輔助醫生做出診斷決策、加速新藥開發流程、提升醫護工作效率、協助患者進行自我健康管理等。
從全球及全人類的健康照護面向來看,AI在中低度開發國家或資源較缺乏地區,更能發揮其益處。雖中低度開發地區在衛生或醫療保健系統尚未建立完整體系,但在法規制度或與現有系統整合等阻礙較少;資源相對缺乏地區,只要能具備資通訊技術等基礎建設,導入AI與數位技術,產生的效益則相較於已開發國家更加具體且明顯,也加速當地健康照護服務的發展,大幅提升健康照護服務的可達性與品質。
例如,全球每年約有20萬個痲瘋病例,大多出現於巴西、印度、印尼等國家健康照護資源較缺乏的地區。諾華基金會正與微軟合作開發一種AI為基礎的分析工具,希望透過皮膚病變影像的分析,加速痲瘋病症的早期檢測,以避免病情惡化至神經的損害。將來患者都可拍攝其皮膚病變的照片上傳至雲端,即可獲得初步的疾病判斷結果,並提供就醫建議。
值得注意的是,由於健康照護產業涉及個人的生命健康,需制訂較嚴格的法規規範,因此AI與數位科技在健康照護領域的應用也需要特別留意。
第一,數據之取得與運用需有完善管理機制。由於涉及個人健康,健康照護產業數據的取得或管理上須有更完善機制,才能建立AI在健康照護產業應用的基礎。健康照護產業在數據方面的使用,首先應注意數據使用的透明化,並與消費者充分溝通。專家或健康照護業者應以簡單易懂的語言,向消費者傳達AI所能帶來的效益,確保數據使用過程的透明化,以提升消費者對於AI或數位醫療解決方案的信任,消弭對提供個人生理數據的可能疑慮。其次是須更重視取得數據的道德議題。AI在健康照護產業的應用上,需仰賴大量個人生理數據或醫療紀錄等,私密性更高。因此健康照護產業須重新制定數據使用的規範,包含道德性、隱私權、數據儲存安全性、數據流通性及數據所有權等,確保數據在合法的範圍內被合理使用。
第二,AI於健康照護產業的應用需更多跨界整合。對於健康照護產業從業人員而言,AI是全新工具;對於AI專家或電腦工程師而言,健康照護產業也是全新領域。因此跨領域的溝通與整合,是技術應用成功的關鍵。要實際發揮AI在健康照護領域的潛能,應有完整團隊,並建立可與AI整合之工作流程機制,AI才能透過大量分析訊息來提取關鍵因素,協助人類專家進行決策判斷,甚至執行例行性工作,讓人類有更多時間進行高價值工作。
在AI專家與健康照護從業人員外,患者更是健康照護產業的核心。在設計AI應用的健康照護解決方案時,須以消費者需求為出發點,開發真正有助益的解決方案。(作者是工研院產科國際所經理、分析師)
資料來源:https://udn.com/news/story/7241/4331145?fbclid=IwAR0LlggccgYfehEpSBn5AXazkuFdyPJoR_pNn71FJmMN_Scvn6esm6iZRUA
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2020-02-08 23:51 經濟日報 / 葉乃綺、林欣姿
全球高齡化趨勢下,人口結構改變問題,帶動智慧照護市場興起。根據世界衛生組織(WHO)2019年發布的世界人口展望報告,全球人口結構將朝向高齡化、少子化、勞動力不足三大趨勢發展。
全球人口結構劇烈變化,亟需結合科技的應用來提升在居家子女與照顧者的輔助、減低機構人力的負擔,因而進一步帶動居家健康照護市場結合智慧應用守護高齡者之趨勢。
除高齡照護,AI等科技對整體健康照護領域的發展也相當重要。隨著健康照護產業的數據資料大量電子化、AI技術的應用產業化,科技業、醫療業與聯合國等產官學研界都認為AI技術將改變健康照護產業生態,以及民眾接受健康訊息的方式,包括:疾病辨識或預測、輔助醫生做出診斷決策、加速新藥開發流程、提升醫護工作效率、協助患者進行自我健康管理等。
從全球及全人類的健康照護面向來看,AI在中低度開發國家或資源較缺乏地區,更能發揮其益處。雖中低度開發地區在衛生或醫療保健系統尚未建立完整體系,但在法規制度或與現有系統整合等阻礙較少;資源相對缺乏地區,只要能具備資通訊技術等基礎建設,導入AI與數位技術,產生的效益則相較於已開發國家更加具體且明顯,也加速當地健康照護服務的發展,大幅提升健康照護服務的可達性與品質。
例如,全球每年約有20萬個痲瘋病例,大多出現於巴西、印度、印尼等國家健康照護資源較缺乏的地區。諾華基金會正與微軟合作開發一種AI為基礎的分析工具,希望透過皮膚病變影像的分析,加速痲瘋病症的早期檢測,以避免病情惡化至神經的損害。將來患者都可拍攝其皮膚病變的照片上傳至雲端,即可獲得初步的疾病判斷結果,並提供就醫建議。
值得注意的是,由於健康照護產業涉及個人的生命健康,需制訂較嚴格的法規規範,因此AI與數位科技在健康照護領域的應用也需要特別留意。
第一,數據之取得與運用需有完善管理機制。由於涉及個人健康,健康照護產業數據的取得或管理上須有更完善機制,才能建立AI在健康照護產業應用的基礎。健康照護產業在數據方面的使用,首先應注意數據使用的透明化,並與消費者充分溝通。專家或健康照護業者應以簡單易懂的語言,向消費者傳達AI所能帶來的效益,確保數據使用過程的透明化,以提升消費者對於AI或數位醫療解決方案的信任,消弭對提供個人生理數據的可能疑慮。其次是須更重視取得數據的道德議題。AI在健康照護產業的應用上,需仰賴大量個人生理數據或醫療紀錄等,私密性更高。因此健康照護產業須重新制定數據使用的規範,包含道德性、隱私權、數據儲存安全性、數據流通性及數據所有權等,確保數據在合法的範圍內被合理使用。
第二,AI於健康照護產業的應用需更多跨界整合。對於健康照護產業從業人員而言,AI是全新工具;對於AI專家或電腦工程師而言,健康照護產業也是全新領域。因此跨領域的溝通與整合,是技術應用成功的關鍵。要實際發揮AI在健康照護領域的潛能,應有完整團隊,並建立可與AI整合之工作流程機制,AI才能透過大量分析訊息來提取關鍵因素,協助人類專家進行決策判斷,甚至執行例行性工作,讓人類有更多時間進行高價值工作。
在AI專家與健康照護從業人員外,患者更是健康照護產業的核心。在設計AI應用的健康照護解決方案時,須以消費者需求為出發點,開發真正有助益的解決方案。(作者是工研院產科國際所經理、分析師)
資料來源:https://udn.com/news/story/7241/4331145…