人工智慧在醫療設備產業之三個新興應用
科技產業資訊室 (iKnow) - May 發表於 2018年3月5日
圖、人工智慧在醫療設備產業之三個新興應用
其實，醫療大數據資料大部分是非結構及文字型態的資料，例如：病患病歷、醫療器材偵測數據、急診室醫師護士筆記、HIE-CCD文件、呼叫中心筆記、網站和社交媒體等雜亂資料，如何開發出合宜的生態體系技術來進行資料整合與分析能力，對醫療業者將是很大挑戰。長期以來，醫療業者（設備製造商、付款人和供應商等等）依賴IT技術來追蹤研發和患者資訊、安排服務和繳款、推出新的服務選擇等。現今，人工智慧在醫療器材設備領域(Medical devices)以下幾個新興的應用及趨勢：
醫療器材的AI新趨勢
目前新興的應用分為三大類：
(1) 慢性病管理 - 公司正在使用機器學習來監控使用感測器的患者，並使用行動裝置應用程式APP自動連接的執行監控與治療（例如：糖尿病和自動胰島素輸送）。
(2) 醫療影像 - 公司正將AI驅動平台整合到醫療照射設備(medical scanning devices)之中，透過減少輻射暴露來提高圖像清晰度和臨床效果（例如：GE Healthcare CT掃描肝臟和腎臟病變）。
(3) 人工智慧(AI)和物聯網（IoT）-公司正在整合人工智慧和物聯網，以更好地監測患者對治療方案的順從性、適應性，並改善臨床結果（例如：飛利浦(Philips)醫療保健解決方案，用於連續監測病情危重的患者）。
美敦力 - 糖尿病(Medtronic – Diabetes)
糖尿病是一種生活習慣的疾病，影響了大約3030萬美國人。正常情況下，由胰腺製成的胰島素有助於葡萄糖轉移到身體細胞中以產生能量。如果體內胰島素缺乏或處理不足，血糖水平不能得到適當的控制。
Medtronic公司進軍AI領域醫療裝置公司之一，致力於幫助糖尿病患者更有效地管理病情，提高生活品質。2016年9月，Medtronic宣布與IBM Watson合作開發的行動個人助理Sugar.IQ應用程式將由其首批用戶進行測試。包括：
- 深刻的理解 - 隨著應用程式揭示與葡萄糖模式相關的行為，個人化的訊息將被即時傳送，以幫助糖尿病患者了解特定的行為和習慣如何影響他們的血糖高低變化。
- 糖尿病輔助 - 糖尿病患者可以要求應用程式追蹤特定的食物或治療相關的行動和事件。
- 食物記錄 - 應用程式將快速、方便地追踪日記中的食物，提供與膳食有關的見解，說明特定的食物如何影響個人的血糖變化。
2017年6月，Medtronic宣布推出MiniMed 670G系統，取得美國FDA批准的第一個胰島素幫浦(insulin pump)，協助自動輸送所需的胰島素以穩定白天和夜晚的血糖。該公司聲稱MiniMed 670G系統採用演算法訓練，依據設定時間來決定需要多少胰島素。
GE醫療保健 - 醫療影像 (GE Healthcare – Medical Imaging)
2017年11月，GE醫療保健公司與英偉達(NVIDIA)宣布在醫療設備領域進一步合作。目前，GE醫療保健在全球市場上擁有50萬台CT掃描機。未來，雙方將以AI來提高計電腦斷層掃描（CT）曝光速率和準確性。當醫生只是在查看掃描時可能會錯過的地方，演算法被設計來重新組織小型器官損傷模式。經由捕捉這些更精細的細節，這項技術有可能幫助更快的診斷並減少錯誤。同時，降低患者的輻射照射次數，有助於更快的治療時間和更好的臨床結果。例如，GE新的CT系統比以前的系統“速度快兩倍”，並且能夠更快預測肝臟和腎臟病變，數據可透過NVIDIA的AI平台取得。
飛利浦醫療保健 - AI和物聯網 (Philips Healthcare – AI and IoT)
不論醫療人員或設備商對於可穿戴式醫療裝置充滿興趣，且成長快速。預計2019年將達到250億美元。但是在臨床上尚未出現實證證明穿戴式裝置之可靠性和有效性。可穿戴技術整合入患者電子病歷。飛利浦(Philips)醫療保健的IntelliVue Guardian Solution是一個患者監測系統，它使用AI來預測患者可能發生危及生命的風險，進行有效率的預防。該公司聲稱其早期預警系統將“軟體、臨床決策支援演算法和行動連接”結合起來，這就是可穿戴式裝置可發揮作用之處。
例如，臨床醫生可以將嵌有感測器的無線設備放置在患者的手腕上以追踪像血壓等生命徵象。IntelliVue Guardian Solution軟體將使用機器學習來辨別患者生命徵象的任何重大變化，這些變化是基於在類似患者數據的大量數據上訓練的演算法。如果發現有重大變化，將其數據傳輸到IntelliVue監測器或行動裝置上，以通知護理人員。曾經於2015年在急診室針對IntelliVue Guardian系統進行研究評估，結果顯示：178名患者（占所有參與者的79％）能夠從急診室出院，並沒有住進醫院。近70％使用該系統的臨床醫生認為，他們可以輕鬆辨識需要即時醫療援助的患者。
甲骨文公司之醫療大數據案例：匹兹堡醫學中心
傳統對疾病診斷及治療更多是依據人類過去對醫學的理解。大數據可通過大量的病人數據、宏觀數據等，通過數據採集整理分析的過程發掘根本原因，進而帶動醫療變革。以下是甲骨文公司之醫療大數據案例：匹兹堡醫學中心，提出診斷決策系統，協助醫護人員及時進行醫療診斷。
Nano Vision藉大數據及區塊鏈分析疾病
藉由區塊鏈和AI該兩項技術，用戶透過特殊的Nano加密貨幣參與計劃而獲得獎勵，並利用機器學習技術進行辨識和分析疾病，僅需小部分時間和成本就可達成新藥物治療。
結語、AI技術在醫療設備產業的未來
目前，正在尋求整合AI的方法，努力使醫療裝置設備更可靠、準確和自動化。醫療影像是一個正在穩定成長的領域，而臨床有效可穿戴式裝置之需求仍在不斷湧現。但是，發展和改進支援慢性病管理和治療的設備很可能繼續成為重點領域。
由於，人類的壽命越來越長。病患對於慢性病治療也正面臨挑戰，醫療保健公司正在觀望採用自動化接受藥物治療患者的機會，透過將患者堅持的責任轉移到可靠的自動化醫療設備上，有可能減輕慢性疾病的經濟負擔，提高生活品質。
展望未來醫療保健裝置之三個趨勢：
- 結合AI和虛擬實境的醫療設備
- AI設備轉換用於醫療應用
- 結合區塊鏈串聯醫療上中下游(器材、醫院、病患、藥房及服務)
隨著人工智慧在醫療器材領域變得越來越普遍，證明使用過程之安全性和有效性，也將是臨床醫生、醫療管理機構和設備製造商而言，決定採用先進醫療設備的重要考慮因素。(1492字；圖1)
相關影片：
Keep a close watch on patients with the Philips wearable biosensor
影片來源：Youtube
參考資料：
AI in Medical Devices – Three Emerging Industry Applications. Tech Emergence, 2018/1/4.
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