專訪北醫醫學科技學院院長李友專: MIT導師、資深臨床醫師群助攻  “數據松“專注醫療數據應用開發

日期2019-09-16
台北醫學大學醫學科技學院院長李友專(攝影/李林璦)

台北醫學大學自2016年起,每年舉辦以醫療科技應用為主題的黑客松活動。過去三屆,黑客松的主題,較專注在「以軟體+硬體解決醫療需求」,並包括透過裝置等來收集醫療數據。不過,這屆特別將名稱改為『數據松』(datathon),專注探討大數據的應用。

連續第四年籌辦活動的醫學科技學院院長李友專,特別接受本刊專訪。

李友專表示,近幾年興起「第三波人工智慧(AI)革命」,AI已經能夠進行高度複雜的運算,並擁有自我學習的能力,導致這波革命的一大關鍵,正是隨著網際網路普及收集來的「大數據」。

「但根據最近的趨勢,我們發現數據的收集已經不再是困難,反倒是收集了資料但不知道如何使用,因此,現在更重要的挑戰是『如何應用醫療大數據』,所以這屆我們將名稱改為『數據松』(datathon),專注探討大數據的應用。」他強調。

李友專進一步指出,在大數據的諸多領域中,醫療大數據之所以相對發展得較慢,主要是由於隱私權的關係,網路收集到的頂多只是病『例』,而非病『歷』;大部分的醫療大數據仍存放在醫院的伺服器,或是健保局的資料庫中。

李友專表示,不過,人們逐漸發掘大數據加上AI的強大力量後,用於醫療上能為全體人類的健康帶來許多好處,所以,醫療數據未來應不單僅是收集與整理,而是要進展到能活用的程度。

風險預測、病程發展預測、預後預測、死亡預測四大主題

本次數據松以「風險預測、病程發展預測、預後預測、死亡預測」為四大主題,對此,李友專表示,醫療數據的利用範疇非常廣,但從全民健康福祉的角度考量,能夠提早預測各種健康風險,才是最有利的。

「俗話說『千金難買早知道』...