昨(1)日，第二屆「NBRP Pitch Day全國生醫轉譯選拔媒合會」活動中，安排的AI驅動精準醫療趨勢論壇，由中央研究院生醫轉譯研究中心林榮信副主任擔任主持人，並邀請台中榮總陳適安院長、臺大醫院吳明賢院長、臺灣默克醫藥學術處處長王昱傑、行動基因陳華鍵技術長，分享人工智慧(AI)如何提升臨床決策，輔助醫療，以及加速醫藥開發，實現精準醫療的經驗。
 
中研院轉譯研究中心林榮信副主任比喻，AI就像100年前的電力，而數據就像石油，在AI與數據結合下，也開始驅動人類未來的社會改變，AI迅速發展並重塑社會各面向，前景如何也成為大家關注議題。

(攝影/李林璦)
 
臺中榮總陳適安院長分享，國科會推動AI相關計畫，已超過七年時間，過去大家都說醫師、護理人員恐怕會被AI取代，但隨著時間演變，現在大家的觀念不只接受AI，反而認為不使用AI工具，就會被淘汰掉。
 
陳適安指出，目前大家在醫療AI開發上多應用疾病預測，但影響預測的精準度，其因素很多，包括：大數據的資料品質好不好，數據資料正不正確，使用的是單一模型或多模態模型等，都會影響預測。「整體來說，AI做得好不好，可能跟數據、模組夠不夠，好不好有關」。


(攝影/李林璦)
 
臺大醫院吳明賢院長則指出，AI要成功，「人才、數據、算力、法規」四個因素非常重要。臺大醫院很早就成立智慧醫療中心，醫院也很早向NVIDIA購入GPU，整理醫療數據資料，將其電子化，目前也已發展多項醫療AI，包括：糖尿病視網膜AI系統、急診部神經網絡猝死預測、胰臟癌AI預測、遠距醫療等。
 
他也強調，現在AI發展快速，但「商業模式、如何落地」還是產品成敗關鍵，而台灣內需市場不大，若要到海外發展，應納入當地人種的醫療數據，才不會使預測準確值下降。


(攝影/李林璦)
 
臺灣默克醫藥學術處處長王昱傑表示，默克醫療保健事業體很早就開始累積許多數據，AI的導入則為默克在新藥發現(drug discovery)帶來改變。自2023年起，默克陸續與多家美國AI公司合作，切入策略主要是透過導入數據模組、找到更好的治療標靶，繼而開發出能夠順利合成、推入臨床試驗的候選新藥，甚至有機會改善過去在臨床前和臨床階段遇到的挑戰，將新藥從開發到上市的成本減少到一半。
 
此外，默克也在今年4月與英國數位健康AI公司Huma合作、推出膀胱癌患者的創新支持性App，推進以患者為導向的照護(patient-directed care)、賦予患者與照護者在癌症治療路程上更多的自主權；而在生命科學事業體中，近期也推出兩個新平台服務，分別是幫助藥物設計者探索化學分子庫、在數分鐘內設計出候選新藥的ADDISON平台，以及加速化合物合成、讓藥物發現進程變得更快的SYNTHIA平台。


(攝影/李林璦)
 
行動基因陳華鍵技術長則指出，他們在4~5年前踏入AI領域，不是為了開發AI基因檢測工具，而是將AI整合到基因體資訊分析的作業流程。陳華鍵表示，在全世界進入精準醫療時代後，次世代定序(NGS)每一次動輒產生幾千萬、幾億條的龐大數據，已經很難用人工比對、清理背景值，這時AI/ML(深度學習)就能派上用場。
 
此外，由於行動基因也涉足癌症基因檢測，也需要搭配檢視切片是否有癌細胞，過往這都是由病理科醫師人工檢查，現在則能讓AI先輔助檢視、再由醫師下最後判斷。總結而言，AI可以減少許多隨機失誤的機會，增加作業流程的正確度和精準度。
 
陳華鍵也認為，AI在罕見疾病診斷和遺傳諮詢亦能派上用場，因為罕病多達7千種，其中3千多種罕見疾病與基因體相關，但醫師很難對這麼多種罕見疾病都有掌握，因此可以透過AI協助醫師辨別表型(Phenotype)，進而找出可能有關的疾病或基因。

(報導/彭梓涵、李林璦)