生物技術開發中心(DCB)吳忠勳執行長:
台ICT優勢催化精準健康 全球市場優質夥伴
吳忠勳開場即強調,政府將精準健康產業定調為台灣產業新動能。台灣具備創新研發、客製化製造、高品質臨床試驗等優點,資通訊(ICT)優勢還能扮演催化劑,更快邁向精準健康產業願景。
接著,吳忠勳列舉近年台灣開發的四個精準健康成果。首先是由英華達開發的Easy Doctor,透過完整的儀器監測病人的生命徵象,即時資訊和醫院串接;由Deep01(愛因斯坦人工智慧)開發的DeepCT,可在30秒內偵測腦中風風險、定位風險部位並發出警戒,目前已在台、美獲批取證。
以及,衍生自中研院陳垣崇院士研究成果、由世基生醫開發的個人化藥物過敏基因HLA-B 1502伴隨式檢測,能夠針對神經性疾病普遍止痛用藥carbamazepine,提早篩出不適合使用此藥的患者,降低藥害風險;宏達電(HTC)開發的AI系統Nanome,可預測藥物構型加速新藥開發,並透過虛擬實境(VR),讓研究人員在畫面中直接分析藥物結構與目標蛋白的結合程度。
最後,吳忠勳自信地表示,台灣有著政府政策支持、活躍的新創育成中心與加速器、完整供應價值鏈、傑出的臨床實務(clinical practices),希望能藉Bio Asia這場國際性展會,告訴全世界:台灣能夠成為全球市場的夥伴。
科技部生命科學研究發展司司長陳鴻震:
整合生態系、培植供應鏈、加強國際參與度
陳鴻震分享科技部在跨部門合作推進台灣精準健康發展計畫。他表示,2020年政府推動六大核心戰略政策傘下之台灣精準健康戰略發展計劃,則由科技部主導,參與部會包含經濟部、衛福部等。
陳鴻震說台灣擁有發展精準健康的優勢,如全民健保資料庫、以及屬於台灣人的生物資料庫(Biobank)等。
在這樣的條件下,科技部則制定三大實施戰略,包括整合各部會平台以完善精準健康生態系;培植精準健康供應鏈,如建立預防、治療管理服務;建立台灣精準健康品牌,加強國際參與度與合作,以達與全球健康單位整合目標。
國家衛生研究院特聘研究員蔡世峯:
整合國家級精準醫療平台 跨部會、跨領域合作不可少
蔡世峯是國衛院學術發展處處長,同時也主導「精準醫療旗艦計畫」(Precision Medicine Flagship Program),目標是把全基因體定序建立成文庫(LIBRARY),在未來將提供病人WGS資料做為臨床診治的基準。從2017年迄今,已經完成了罕見疾病、癌症、癲癇、聽損等,未來更希望能夠成為精準醫療的助力。
蔡世峯表示,資訊科技將是精準健康的重要載體,為此需要三管齊下,建立多方整合的永續健康大數據平台,正如火如荼進行中。
首先是科技部攜手衛福部、中研院,將基因體、蛋白質體、微生物體資訊整合成科學家和開發商都能使用的運算中心;第二是將健保署的醫學影像、實驗室資料和癌症免疫數據,和國健署、統計處資料科學中心整合;第三是國衛院和衛福部攜手,整合癌症登記資料、國衛院的癌症/心血管/傳染病資料庫生物組織庫(Biobank)。
最後,蔡世峯也透露,未來國衛院園區將新增五座工廠,作為投資未來防疫的超前部署,其中將包含最新疫苗技術——mRNA及腺病毒載體技術,以在緊急狀況下能夠快速做出應對,預計在2026年完工。
工業技術研究院(ITRI)生醫與醫材研究所所長林啟萬:
將臺灣打造成精準健康領域的全球生醫創新者
林啟萬表示,臺灣生醫領域放眼2030年達成精準健康的目標,需融合跨領域科技,且達到延續健康生命、減少醫療成本和促進上兆元產業發展的成果。
經濟部也協助工研院建立生醫產業跨域整合實驗場域(TIBIC),以實現生醫生態系統的協作。該場域平臺除了促進智慧健康醫療發展外,也能供應軟、硬體以整合醫療服務。
林啟萬說,對於產業發展,該平台能帶給生技公司接觸創新概念的機會,也提供窗口給國際藥廠去連結臺灣產業供應鏈。
而疫情也加速大數據用於精準醫療,他也建議,各領域體學以及儀器分析的數據應朝向整合數據的方向前進。
台中榮總重症醫學部主任吳杰亮:
AI結合人工修正 5年資料打造中榮智慧重症照護診療系統
吳杰亮是台中榮總重症醫學部主任,他表示,台灣的重症照護在新冠肺炎下更加嚴峻,24小時不斷運作造成醫護過勞及資源過載。因此,台中榮總和東海大學、研華科技合作,利用2015-2019年的資料訓練AI警報系統,在重症醫師的修正回饋下,如今已建立總共23種類型的檔案數據,資料總筆數累積達6600筆。
吳杰亮說明,這套系統能夠透過互動式介面,為醫護人員在電腦上直接呈現AI根據加護病房(ICU)患者醫療生理資訊演算預測,出現急性呼吸窘迫症候群(ARDS)的風險機率,以及患者在6小時後出現急性腎損傷、24小時後出現菌血症(bacteremia)、72小時後死亡的潛在風險機率,這些都是重症照護中非常重要的突發事件。此外,還能在系統上為病患註記使用呼吸器、葉克膜(ECMO)、透析治療、低溫治療等病房管理介面,還能加上隔離註記等。
吳杰亮表示,這套系統能夠有效管理院內ICU,實現床邊、護理站、中央控制中心的三方連結。在未來,他們希望能將這套系統,導入聯邦式學習(federated learning),實現遠距ICU的願景。
台北醫學大學副校長陳震宇:
產官學合作無間 肺癌CT/玻片影像、基因、藥物分析、報告生成一條龍
陳震宇身兼臺北醫學大學人工智慧醫療研究中心主任、DeepRad.AI公司執行長,他表示,在科技部的大力支持、國家實驗研究院提供高速運算資源下,他們和擅長分析癌症病理切片玻片影像的雲象科技、擅長語意標注與醫療系統整合的商之器科技、擅長整合模組介面的汎定科技合作,成功針對我國癌症死亡最大元兇—肺癌,打造出具備完整功能的AI+(人工)精準醫療系統,今年已經完成「DeepLung」產品原型(Prototype)。
陳震宇說明,DeepLung能夠整合了六個肺癌患者就診的資訊模組,包括患者生活習慣及人口學特徵、CT影像、病理切片玻片影像、肺癌標靶基因突變、藥物反應與預測、臨床試驗配對等,其中在醫學影像辨識上,不僅可以瞬間完成自動標示,還能生成分析報告,透過輔助為醫生省下更多時間。這套系統目前已經在非小細胞肺癌(NSCLC),針對EGFR突變的應用中取得實證。
陳震宇也興奮的說,今(2021)年他們將DeepLung的模式,進一步建立「高齡人工智慧影像精準健康平台」,利用低劑量胸部電腦斷層影像,期待能往冠狀動脈鈣化(Coronary calcium)、骨質疏鬆、慢性阻塞性肺疾病(COPD)的精準醫療發展。
生醫與醫材研究所再生醫學技術組組長沈欣欣:
產業跨域整合策略 解決肌腱韌帶修復臨床需求
沈欣欣指出,再生醫學的產品開發,由上游的纖維製程,進入中游進行組裝,在進入下游進行人工肌腱韌帶的成品驗證,必須由眾多公司整合才能完成。
目前臨床上對於關節的軟、硬組織再生和整合尚有不足處。問題主要存在於,如何使肌腱韌帶於再生過程時能與骨骼更貼合,以及自體移植時對患者本身的負面影響,與人工材料的品質尚不佳。
為了解決上述問題,研究團隊利用工研院資源,結合紡織與石材資源產業的機構合作,也跟臨床醫師諮詢意見,期望設計出新型生物組構材料。
她也說明,臺灣的紡織材料產業在國際具競爭力,但尚未使用到醫療領域中。以上也代表,只有研發是不足的,在早期就必須與相關產業合作才有發展潛力。
沈欣欣表示,臺灣的精準醫療涵蓋諾大領域,但與醫材自動化製造相關部分相對落後,因此下階段發展的3D製造工業是必要的。目前,由經濟部率領的工業創新正進行整合與轉型,期望能進一步將生醫領域與工業製造領域融合並持續發展。
(報導/吳培安、蕭宇軒、彭梓涵)
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