说人工智能正对“白色巨塔”带来重大改变，但这波 AI 热潮到底走了多远，对医疗行业内生态、投资的影响，又是什么？美国网站 CB insights 日前发表报告，整理出 9 大重点，描绘出目前发展。
这份《Top Healthcare AI Trends To Watch》报告指出，“图像辨识”是 AI 医疗的最好例子之一。例如日前 Google DeepMind 宣布，其研发的神经网络已经能辨识出 50 种眼部疾病，准确度媲美医生。另外，制药公司开始试着透过深度学习开发新药，例如默克（Merck）集团和新创公司 Atomwise 合作，已来台设点的英科智能（Insilico Medicine）则和 GlaxoSmithKline 携手。
从投资趋势来看，AI 医疗新创也越来越受到瞩目。2013 年起，美国 AI 医疗新创募资超过 43 亿美元，投资件数 576 件，在所有跟 AI 相关的募资领域里，数量居冠。
▲ 美国 AI 医疗新创团队募资案件数，在今年第二季达到高峰。（Source：CB Insights）
但发展医疗AI的最大障碍之一，就是需要让现行“不存在”的流程赶上既有发展，以及尝试这些发展中的新科技。“像是在美国，并没有统一规格、存放的病患档案和数据，当病人传真或用Email寄送档案时，这些手写资讯、PDF档该如何撷取出资讯，会相当具有挑战性。”但苹果已经注意到这个现象，找上许多合作伙伴，要解决电子病历问题，并把电子病历掌控权放在病人手中。
1. AI 成为一种“医疗设备”
美国 FDA 开始陆续通过 AI 软件的影像诊断许可。今年 4 月，FDA 认证 AI 软件可以在没有专家协助提供意见的情况下，单独判断病患是否罹患糖尿病导致的视网膜病变问题。这套 IDX-DR 软件能辨识出 87.4% 的严重糖尿病视网膜病变。
新创公司 Viz.ai 也被许可分析和辨识潜在中风概率。通过 FDA 审核后，这间新创募资了 2,100 万美元 A 轮资金，投资人包含了 Google Ventures；GE 奇异支持的新创 Arterys 在去年通过 FDA 审核，能用云端 AI 平台分析心脏影像。今年则通过用 AI 判断肝脏和肺部损害分布状况来诊断癌症。
AI 诊断快速通过官方许可，带来不少商机。2013 年起，有高达 70 间 AI 医疗影像和诊断公司成功募资，件数超过 119 件。
2. 挖掘非典型的风险因素
用神经网络来分析视网膜影像和声音波纹，有可能有潜力能帮助判断心脏病的风险。
Google 去年在 Nature 期刊发表论文，能透过神经网络学习辨识视网膜影响，用以找出心血管的潜在风险。这篇研究指出，透过视网膜影响，不光是能看出年龄、性别、吸烟等风险因素，甚至还能量化出一些未曾发表过的因素。
另一方面，Mayo Clinic 和一间以色列新创公司 Beyond Verbal 合作，从罹患冠状动脉疾病的病患身上，找出独特声音特征，发现其中两项特征和罹患疾病高度相关。一间新创公司 Cardiogram 甚至表示，他们可以从心跳变化的速度来判断是否罹患糖尿病，准确率高达 85%。
3. 苹果公司冲击临床实验
苹果正在用 iPhone 和 Apple Watch 打造治疗研究生态系，而数据将会是 AI 应用的核心。
2015 年起，苹果发表了两项开源架构：ResearchKit 和 CareKit，用来帮助临床试验招募病患和远端监控健康变化。这项架构允许研究者和开发者打造医疗 App 观察这些受试者的每日变化。
像是杜克大学开发了一款结合脸部辨识算法和 iPhone 前镜头的 App，能记录自闭症孩童的行为。还有一款有上万人使用的 mPower App。利用手指运动和脚步分析来研究帕金森式症病人，并让这些档案能更广泛地的被研究社群使用。
今年 1 月，苹果宣布 iPhone 使用者接下来都可以透过旗下的“健康”App，从他们的合作机构中取得自己的电子病历，包含过敏等资讯。6 月份，苹果再发表健康纪录 API 给开发者，由使用者自主选择，是否提供个资给第三方应用和医疗单位。
4. 大药局的 AI 转型记
传统大药商正积极和 AI 新创寻找可能性。
今年 5 月，知名药厂辉瑞（Pfizer）宣布和新创公司 XtalPi 合作，后者是一间由腾讯和 Google 支援的 AI 公司，希望能改善小分子药物的制程，以及开发基于运算而设计出的新药。
另外，诺华（Novartis）、赛诺菲（Sanofi）和默克等大药厂也纷纷和 AI 新创公司合作，希望能开发出治疗肿瘤和心脏病的新药。虽然很多 AI 新创公司都还在早期阶段，但这些大药商还是希望能赌一把，透过算法来开发新的制程和药物。
5. AI 需要医生
AI 公司需要医疗专家“诠释”影像，教会算法如何判断异常。
Google 旗下 Deepmind 公司在两年前开始和眼科医院合作，有高达 94% 准确率，能判断近 50 种眼部疾病。而这还只是第一阶段的成果。Deepmind 投入大量时间标签化和整理视网膜光学断层扫描（OCT）档案，他们将约 14,884 张断层提供给眼科医师和验光师，进行初步判断。
对美国来说，让高薪医师只做这些事，显然不划算，但美国国家卫生研究院（NIH）正在帮忙做这件事。今年 7 月，他们释出来自超过 4,400 名病患的 3 万 2 千张断层扫描，而这些病患的损伤部位，都已经由放射师判断过。NIH 表示，这是目前最大量的档案释出。
另外，奇异公司和西门子也正在进行大规模的医疗档案计划。奇异在今年 5 月拿到一项专利，能运用机器学习分析显微镜下的细胞种类。
6. 中国 AI 医疗发展越来越好
今年 1 月，中国在 AI 医疗新创募资案的数量正式超越英国，成为全球第二高的国家。加上中国政府去年喊出，要在 2030 年成为 AI 研究领域的领导者，让被列出计划的“医疗”发展前途看好。
像是科技巨头阿里巴巴、腾讯都对健康领域伸出橄榄枝，尤其是中国近 3.8 万间医疗机构都有微信账号，其中六成让使用者可以直接挂号、两千家接受微信支付，被外界看好能打入医疗市场。
不过，中国和美国都有“医疗建档”的问题，为了解决这个现象，中国政府已经着手建立好几个区域医学中心，统一病患数据。
“台湾医院的资讯整合能力，还是比较领先，”大仁集团总经理张文信认为，虽然在资本支出和市场商机不如对岸，但健保数据库的数据、医师素质和资讯整合能力，都会是台湾医疗机构能够输出、领先的关键优势。
7. DIY 在家诊断兴起
AI 让智能手机和穿戴式装置变成强大的在家诊断工具。
新创公司 Healthy.io 宣称，他们让尿液分析跟自拍一样简单。他们的第一项产品：Dip.io，可用传统的验尿试纸来判断是否有尿液感染。借由智能手机的镜头，算法会以不同光线的情况来解读试纸，目前已经在欧洲和以色列贩售，最近也被 FDA 核可。
另外，SkinVision 则强调，他们可让智能手机观测皮肤状况，判断是否罹患皮肤癌。
8. AI 帮忙省成本、增加医疗机构品质
医疗机构最重要的价值，应该是以“病人”为核心，不过这些经营者的想法，往往是希望能用“最低成本提供最好服务”。AI 新创 Qventus 宣称，他们的算法会比对医师面对相同疾病时的处方和处置，透过和医院合作，成功降低了 40% 的不必要花费。
▲ 透过 Facebook Messnger 开启对话，这类型的心理咨商聊天机器人会先说明“隐私权”，并强调若有强烈负面情绪和紧急情况，一定要联络相关单位。（Source：CB Insights）
9. AI 聊天机器人能代替心理咨商吗？
心理咨商的费用相当高，因此有新创团队思考用 AI 聊天机器人，改变民众的负面想法和行为，包含情绪追踪和数位健康日志等，专注在认知行为疗法领域。
例如这间 Woebot 新创，已募资 800 万美元。表示并非要取代传统疗法或人际互动；Wyse 募资 170 万美元，已经在 iTunes 上推出能舒缓焦虑和沮丧的聊天机器人；X2AI 则表示，目前有高达 400 万付费用户和他们的聊天机器人对话。
不过也有专家批评，“AI 对于心理学一无所知，就像笨学者一样。”尽管 AI 在制药、诊断、研发等领域都有所进展，但想“了解人心”，对于目前的人工智能进展来说，或许还有一段长路得走。
（本文由 数位时代 授权转载；首图来源：shutterstock）
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