为什么罗氏药厂愿意花 19 亿美元，买下只有医疗数据的 4 年公司 Flatiron？因为医疗大数据是油矿！但是油矿要变现，还是需要整合应用统计、AI 与机器学习。
2019 年 12 月底，鸿海创办人郭台铭出席“新医疗百年工程”论坛时表示，最近他走了一趟美国西部，从旧金山、圣荷西再一路到洛杉矶，短短 3 天看了 10、20 家公司，深刻地感受到现在美国科技产业从网络创新走向大健康医疗产业的研发与布局。
他认为，预防医学与精准医疗的研究与精进，有赖数据科学──医疗大数据（data science）、生物统计（biostatistics）、生物资讯（bioinformatics）三大面向；所以，将来医疗大数据、AI（人工智能）与 IoT（物联网）的结合发展将是一个关键趋势，而台湾有其利基。
医疗大数据如何发展、如何结合人工智能以及透过 IoT 来无远弗届地应用？郭台铭的论坛邀请美国前总统奥巴马精准医疗研究重要推手、美国范德堡大学癌症中心主席石瑜（Yu Shyr，见首图）与会，与大家分享如何进一步发展医疗大数据的商机。
罗氏斥资购并医疗数据公司
石瑜一开头就问，为何罗氏大药厂愿意花 19 亿美元，买下什么都没有而只有医疗数据的 4 年公司 Flatiron？那是因为医疗大数据是“油矿”！但是油矿要变现，还要整合应用统计、人工智能以及机器学习。他指出，美国看到英国-与阿斯特捷利康、葛兰素史克、娇生集团等 4 大药厂共同投资两亿英镑进行“50 万人基因定序计划”。在这个计划下将招募 50 万名 40 岁以上自愿者，收集基因、人口统计、环境和生活形态变数的研究，以期实现精准治疗并降低副作用，同时推广预防医学来提升整体的健康。这个有史以来最大的基因计划，预计于 2021 年夏天完成。
美国为了急起直追这个大趋势，决定由-立法来推动。2016 年 12 月 13 日奥巴马总统赶在下台前签署了《21 世纪医疗法案》（21st Century Cure Act），而其中最重要之一就是精准医疗“The Precision Medicine Initiative Cohort Program”，后来改名为“ALL of Us”。这个法案由-相关机构执行，同时也提拨 7,100 万美元给范德堡大学。“ ALL of Us”计划在精准医疗为优先目标的架构下，搜集自愿参加者的唾液、尿液和血液等做为研究的参考。值得一提的是，美国联邦快递（FedEx）还特别设计特殊颜色标签的信封方便递送样本。美国-同时也选了哈佛、麻省理工学院和华盛顿大学来进行下一阶段的基因定序工作。石瑜说，范德堡大学启动参加 ALL of Us 计划后，令人意外的是，在 50 星期内就有 307,000 人参与，女性占将近 6 成；同时有 239,000 人完成第一阶段的计划，现在数据库有 153,000 份的电子病历和 244,000 份的生物样本包括唾液、尿液和血液等。
大量数据代表无穷的价值
不过值得注意的是，电子病历的搜集最为困难，因为每家医院都有数个医疗数据库，但这些数据库只供内部使用或是申请保险给付，整合很不容易，这次可以搜集到超过 15 万份的病历资料，实属不易。
此一计划相关数据已经公开，上网就可以查询，不但可供大众使用，也是-政策很重要的参考。石瑜以大麻和海洛因毒品的使用为例，根据这个数据库的统计，有 48.12% 的人曾经接触大麻，17.51% 接触过海洛因，5 人中就有 1 名有毒品的经验，这是很严重的问题，而透明的资讯可以让-应用不同政策和方法来快速解决问题。
数据库的搜集已经展开了，现在的问题是如何快速挖掘数据的价值？AI 将扮演关键的角色，而现在 AI 在医学影像的应用算是最成功的，FDA（美国食品药物管理局）所核准的 AI 产品，比重最大的就是 AI 结合医学影像的诊断。
例如，2019 年 9 月 FDA 核准 GE（奇异）利用 AI 来诊断病患的肺部是否塌陷为例，原本需要几个小时的诊断竟可以缩到几分钟就研判出来。
既然 AI 这么有效率，会不会取代病理医师？石瑜指出，美国知名的纪念史隆‧凯特琳癌症中心 2019 年 9 月在《Nature》发表一篇论文，该研究搜集超过 15,000 位罹患前列腺癌、基底细胞癌和乳腺癌转移至腋窝淋巴结病患的 44,000 多张医学影像；结果 AI 的解读，不但可以保持 100% 的灵敏度，还可以减少病理师 65~75% 的工作量。
▲ 智慧医疗下一步，AI 应用将扮演关键角色。
应用软件有利加速诊断
石瑜表示，这会减轻病理医师许多的事前训练与工作量，但不会取代病理医师，病理医师应该将时间用在更复杂案例的研究。当然 AI 的应用不只如此，还可以用在了解癌细胞转移以及追踪药物治疗效果的评估。石瑜指出，2019 年 12 月发表在《Cell》的 1 篇论文指出，vDISCO 成像技术结合 DeepMACT 人工智能深度学习，可以追踪肿瘤转移以及了解药物治疗的效果。
为什么追踪癌细胞的转移很重要？石瑜表示，90% 癌症病患不是死于原位癌而是死于转移，这都是因为抗癌药无法到达体内多重转移部位，如果可以清楚观察、追踪到药物是否能在体内各个部位杀死癌细胞，就可以了解这药物的效果，协助新药精准且快速的研发上市。vDISCO 成像技术的重要性，是一般 MRI（核磁共振成像）和生物发光成像设备虽然可以追踪肿瘤，但是很难分辨、侦测到数以百计微小转移，也无法追踪药物是否可以针对微小转移起治疗的作用。此外，vDISCO 还能把癌细胞携带的萤光蛋白信号增强 100 倍以上，可以更清楚辨识散落到身体各处的癌细胞转移的位点。
由于 vDISCO 的3D 扫描成像所搜集到的数据非常复杂和庞大，如果用传统的方法需要几个月的时间，所以 AliErtürk 博士的团队研发出比传统高出 300 倍速度的 DeepMACT 人工智能系统处理数据，本来需要数个月时间来处理，现在几个小时就可以完成。研究团队也利用某一款治疗癌症的抗体药来追踪该药的治疗效果，结果发现该抗体虽在临床试验已被证明可减少肿瘤的生长，但却发现小鼠体内多达 23% 的转移无法有效治疗。这说明了为什么癌症难以彻底根治，但实验也证明 vDISCO 成像技术结合 DeepMACT 人工智能将是未来新药开发更精准、更快速的有效工具。
医疗大数据与 AI 在生物医疗产业界的应用愈来愈广。在药物开发方面，阿斯特捷利康与 DeepMatter 合作利用 AI 来提升药物化合物合成的生产率、宾大开发出 AI 可以找出 2,891 种药物交叉副作用以减少病患致死和住院可能、Google 与礼来利用 AI 来加速更个人化的免疫疗法，以及诺华大药厂与微软签下 5 年合作计划将 AI 全面融入药物研发、临床试验和制造。
▲郭台铭（中）认为，医疗大数据结合 AI 与物联网将是大势所趋。
从新药到医材应用范围广
至于 AI 在医材的应用也很多：Sony 力捧日本 AI Medical Service 抢全世界第一台消化道内视镜 AI 诊断上市、AI 帮英国 17,000 人的 MRI 影像大数据找到心脏衰竭基因、Google 雷达微波技术加上 AI 可以检测血糖免穿刺之苦、以色列的 Zebra Medical Vision 的 AI 医疗图像分析可发现如脂肪肝、冠状动脉钙化、肺气肿（emphysema）、脊椎压迫性骨折和其他疾病指标的证据。
全球科技大厂在医疗大数据和 AI 都不会缺席，Google、苹果、Facebook、亚马逊等都以不同的医疗应用切入，而台湾科技大厂也纷纷抢进，鸿海、群联、友达、宏碁、广达、台达电、纬创、联发科等集团，也有转攻生医领域计划或宣布与医院合作开发 AI 的应用。
以“永龄华人抗癌联合行动”为例，此项计划所推动的乳癌及血癌基因检测，目前已启动 8 个临床研究计划，每年近 8,000 名乳癌及血癌病患受惠，并可执行近 1.2 万次基因检测。这次与 7 大国际顶尖生技大厂签署合作备忘录的机会，更是具体抢进医疗大数据的行动。正如郭台铭所说的台湾发展医疗 AI 有其利基，就等待开花结果的时机，对投资人来说也是值得追踪的新趋势。
（本文由 财讯 授权转载）
延伸阅读：
- 瑞典前列腺 AI 研究成果登《刺胳针‧肿瘤》期刊，可媲美 23 名病理学家？
- Google AI 超聪明，筛检乳癌准确度超越人类专家
