進擊的病毒,AI醫療新契機:從診斷、監測到演算法找新藥,台灣的位置在哪裡?

進擊的病毒,AI醫療新契機:從診斷、監測到演算法找新藥,台灣的位置在哪裡?
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過去10年,人工智慧在日常生活和醫療領域都有應用的軌跡,這一波武漢肺炎疫情更讓醫療中的大數據、人工智慧大躍進,甚至加速改變人們未來就醫習慣與醫師診療模式。只是,這一波AI在醫療上的大革命,台灣跟上了嗎? 

文:饒秀珍、葉懷璘

武漢疫情在短短5個月內已經造成188個國家淪陷,千萬人確診,數10萬人死亡。這是全球大流行疫病中,最短時間內散布最廣且病毒變異最詭譎的傳染病,但這也給了擅長處理大數據的人工智慧(AI)一個極佳的發展機會。國際研究指出,人工智慧將會在COVID-19的診斷、分流病患、優化治療、監測追蹤以及預防扮演關鍵角色;與此同時,這也將激發出許多新創公司。

現有的病毒診斷檢測方式中,「反轉錄聚合酶鏈鎖反應」(RT-PCR),被視為是「黃金標準」。由於樣本中的病毒核酸會被放大數百萬甚至數10億倍,因此靈敏度相當高,但它最大的缺點則是「耗時」,需要數小時才能完成,加上樣本的運送,甚至需要數日才能得知是否確診。這對需要緊急隔離與治療的病患恐怕緩不濟急,此外RT-PCR在診斷急性期的武漢肺炎還存在相當高的偽陰性。

整合大數據,診斷更精準

根據美國約翰.霍普金斯大學的研究報告,檢測準確的有限性導致偽陰性以及無感染症狀的病患難以偵測,都造成傳染不斷擴散的問題,但是最近國際研發發現,快速整合臨床、流行病學以及胸腔成像大數據的人工智慧,已經在診斷、治療發揮關鍵作用。

以人工智慧搭配電腦斷層掃描CT影像為例,不但可顯示症狀的嚴重程度,還可預測未來病程長短以及康復狀況外,有症狀和無症狀患者的CT異常可能早於RT-PCR檢測陽性之前就發生了,也就是CT可以提早檢測出無症狀者的確診。

新創公司DeTraC多對象偵測與追蹤的技術平台,從全球多家醫院的影像中辨識出罹患武漢肺炎病例,準確率可達到95%。擅長處理結構化和非結構化數據的牛津大學AI公司Zegami則開發了一種X光圖像機器學習技術,不僅可以區分出武漢肺炎與其他病原體引起的肺炎,同時可以快速分流非武漢肺炎和輕重症武漢肺炎的病患,以及預測病患是否需要進入加護病房和使用呼吸器,這都將有效快速分配醫療資源的使用。

紐約市的西奈山伊坎醫學院則使用了來自中國醫院905名患者的CT影像大數據,加入年齡、性別和症狀等包括臨床血液中的白細胞計數或淋巴細胞數等數據,匯入AI預測模型,結果顯示靈敏度高達84%,而放射科醫師評估的靈敏度則只有75%。同時AI更可以從醫師判斷是陰性反應病患中,找出68%的確診者。

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AI判讀X光,準確度高

印度孟買Qure.ai所開發的qXR,是一套以AI為基礎的胸腔X光射線判讀系統,該技術平台可以根據掃描影像中的特徵數量來計算感染風險。目前該大數據已經蒐集了11000名患者胸腔X光影像來進行驗證,辨識準確度高達95%。另外,法國的遠程放射學公司Vizyon的系統,使用了Lunit公司的軟體,僅需10分鐘便可完成患者掃描並計算受感染的可能性。這兩家印度和法國公司的系統已經打入了義大利、美國、墨西哥與中東及非洲醫院。

日本每百萬人中有107台CT設備,密度高居世界第1,所以從事醫療資訊服務的日本M3公司與阿里巴巴旗下的達摩院合作,在日本推出針對武漢肺炎的肺部電腦斷層掃描CT影像進行分析的AI系統Ali-M3, 並已向厚生勞動省申請了醫療器械的生產和銷售許可。

更令人驚豔的,英國劍橋的研發團隊還試圖透過語音方式來辨識那些呼吸和咳嗽聲是來自確診病患,未來可以作為檢測的方式,這樣潛在病患不須使用耗時核酸檢測或是CT成像,就可透過手機的App檢測是否確診。

AI除了在診斷檢測上有其發展潛力,在優化治療上也將扮演要角。紐約大學有兩名研究人員利用中國溫州53例武漢肺炎患者血細胞計數、發炎指數、血壓呼吸及疾病症狀等大數據分析,可以預測出重症病患,準確率為70%到80%。同時,如果肝指數ALT(即GPT)與血紅蛋白指數升高,以及身體疼痛可以預測出哪些人感染後將出現比較嚴重的症狀。

Medical EarlySign更是創新,利用27年來累積的數百萬筆醫療數據庫,包括年齡、BMI、心臟病、糖尿病、住院紀錄等等,開發出一套可識別罹患流感高風險族群的系統。現在這套系統經過改寫,已經在240萬名會員中,標記出了4萬名為武漢肺炎重症高風險者。美國主要的醫療保健提供商對此也相當有興趣,已經加快與Maccabi商談使用這套系統。

至於重症者如果發生呼吸衰竭,便需要使用呼吸器來治療,但長期的機械通氣,重症患者的存活率會下降至僅剩50%。慕尼黑工業大學研究人員為此開發了一套運用人工智慧建構的數位肺部模型,可透過電腦斷層掃描數據進行運算、模擬肺組織在氣流通過時的狀況,甚至可將已受疾病破壞,或先前已損傷的部位納入考量,因此醫務人員和醫師可依此調整呼吸器使用,以提供患者更安全的治療,甚至這套模型也可使用在武漢肺炎的早期檢測。

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利用演算法,找出有效藥物

英國的AI新創公司Benevolent利用人工智慧在今年1月就找出禮來大藥廠治療類風溼關節炎藥物Baricitinib具有治療武漢肺炎多種優勢的潛力,禮來也加快全球的臨床試驗,預期7月有機會看到試驗結果。

英國另一家生物技術公司Exscientia正在與生產比太陽還要明亮100億倍光束的Diamond Light Source,以及加州Scripps Research的藥物研發部門Calibr合作研究,針對已經在市場上出售的藥物與通過臨床和動物安全性研究的15000種藥物分子,利用人工智慧優先找出可以抑制病毒複製的關鍵酶。而總部位於劍橋的Healx則對市場上已有的4000種已批准藥物中,利用人工智慧演算800萬種2重療法及105億種3重療法對武漢肺炎有治療潛力的標的。


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《錢都》品牌轉型學:導入數位化工具 起手NUEIP企業管理

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我們想讓你知道的是

錢都餐飲導入NUEIP的人資系統,讓各店長有機會展現自身更有價值與影響力的一面,也間接帶動各店彼此的目標達成士氣,讓品牌更有價值。

每天用餐時段一到,橘底白字的店面內,一個個小火鍋上桌,全家人的歡笑聲伴隨著鍋內沸騰的泡泡不斷冒出,這是錢都餐飲旗下老字號火鍋品牌「錢都日式涮涮鍋」的日常。從 1997 年創立至今,目前全台已擁有72間分店、來客數年破千萬,卻依然堅持使用精心熬煮 96 小時後的大骨高湯,並加入柴魚、昆布等食材增添其風味使湯頭更有層次,讓許多老饕顧客每每都感受到錢都令人難以忘懷的餐飲體驗。

而面對時代的變動,錢都近年來也持續推動品牌革新,翻新原有店面改裝成更符合年輕人風格的日系二代店,並積極計畫拓展店面,透過導入數位化工具,當輔助訓練大量儲備幹部與培訓人才時,能夠更加有效率。

NUEIP雲端人資包辦行政庶務,錢都店長安心放眼未來

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導入NUEIP讓店長們更有時間專注於達成公司營運績效。

錢都餐飲人資主任周芮昕表示,初期原本公司使用紙本打卡鐘,以全人工方式做薪資計算與審核。每個月月底,各店店長們都需要加班計算員工出缺勤與薪水,才能趕得及1號中午之前,讓物流車將紙卡載回總公司。接下來,總公司需加派人力逐張、逐行的人工登打進電腦,同時主管單位還會抽樣檢核正確性,前前後後繁複作業總需花上一週時間,而72間門店店長加上總公司登打與檢核的人力,更是可觀的成本。

「人工計薪誤差高、效率低,換算下來,NUEIP 幫我們幾乎節省了78%的時間與95%的人力成本,現在整個流程只需要兩個人、1.5 個工作天即可完成。不只效率高且基本上是零失誤,這些數值是我們在導入前完全沒意料到的。」周主任述說。錢都認為,店長們應該專注於門店的營運和管理,帶領門店達成公司經營目標,而不是加班執行繁瑣且無效率的行政作業。周主任認真地說道:「錢都餐飲導入NUEIP的人資系統,讓各店長有機會展現自身更有價值與影響力的一面,也間接帶動各店彼此的目標達成士氣,讓品牌更有價值。」

NUEIP療癒系出缺勤、排班與薪水管理,造福餐飲業者

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NUEIP的雲端人資系統排班介面清晰、操作簡易,且可計算計時人員的實際工作時數。

經營餐飲業的人都知道,餐飲業人員流動率高,加上計時人員眾多的情況下,要掌握員工的請假狀況只能經由店長回報,無法在第一時間知道。周主任說道:「以前各店排班是一件很痛苦的事情,幸好 NUEIP的排班功能對餐飲業非常友善。不僅可以依時數彈性安排工讀生的班表,不須建立上百個班別,還能自動檢核目前的人力配置是否妥當。搭配『實際工時統計』功能,可統計計時人員的實際工作時數,進而準確計算假期、加班時數與薪資,若人員有任何出勤狀況,總公司都能即時知曉或因應。」。

因為適切的系統功能,讓錢都餐飲在企業管理上能夠無所顧慮,周主任表示,雖然前期數位轉型時,要教育店長們使用電腦、熟悉功能,會經過約一個季度的轉換陣痛期。但現在不僅省去紙本操作、不用為了行政事務加班、各店人員可以輕鬆使用LINE進行上下班打卡或請假,店長們紛紛覺得這個轉換期很值得。對總公司來說,更降低了門市人員的控管風險,讓整個企業在力拼品牌規模時,更加順利地往前邁進。

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錢都藉由手機APP打造會員生態圈、力拼餐飲品牌規模。

雖然疫情肆虐全台業者,但錢都餐飲把握契機逆勢成長,開始發展電商通路,推出品牌麻辣鴨血豆腐、特色水餃、嚴選海鮮食材等;實體店方面,藉由手機會員 APP 打造超級會員經濟。錢都餐飲旗下品牌目前正積極討論拓點計畫,以優渥的薪資獎金招募優秀的儲備幹部,而在例行的行政事務上,則由 NUEIP 協助支援,讓門市與總部的聯繫更加緊密與即時,企業內部管理更加順暢有效率。


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