今(9)日，臺北榮總高齡醫學中心、陽明大學高齡與健康研究中心等單位，共同主辦了「人工智慧和失智照護的未來」論壇，探討臺灣在即將邁入超高齡化社會下，如何結合先進人工智慧(AI)技術，改善失智症的診斷與照護。會中專家也提出，AI、統計模型目前仍有所限制，無法真正取代實證醫學。

上午的論壇中，以「真相只有一個」為題，邀請包括：北榮高齡醫學中心主任兼陽明高齡與健康研究中心主任陳亮恭、中研院統計科學所所長陳君厚、中研院資訊科學所研究員何建明、宏碁前瞻技術總處副理蔡宗憲等專家，分別從醫學、統計、AI與業界實務觀點進行分享。

宏碁集團創辦人施振榮 (攝影/巫芝岳)

宏碁集團創辦人施振榮首先致詞表示，對於長輩們的照護，「自主料理生活」、「健康飲食」、「便利就醫」是三大重要議題，宏碁近年也積極投資在高齡科技相關產業。

施振榮說明，像是透過無線技術照護失智長輩、避免長輩被詐騙、提供符合長輩需求的生活輔助(例如：點擊照片就能撥通電話)等的軟體，尤其在新冠肺炎疫情下，都出現供不應求的情況。「結合資通訊科技來解決醫療、照護上的問題，是臺灣未來很有價值的發展方向。」施振榮表示。

＊陳亮恭(北榮高齡醫學中心主任兼陽明高齡與健康研究中心主任)

北榮高齡醫學中心主任兼陽明高齡與健康研究中心主任陳亮恭 (攝影/李林璦)

北榮高齡醫學中心主任兼陽明高齡與健康研究中心主任陳亮恭，以糖尿病的案例與大家分享對醫療數據的看法。

從糖尿病發現到訂下標準的歷史中，陳亮恭表示，糖尿病可用單一生物指標來判別，但目前有太多複雜疾病無法用單一生物指標去預測，也讓人工智慧演算疾病變得更加困難。

例如，在大量資料數據中，平均值與變異度何者更為重要？陳亮恭指出，目前的醫學多忽略掉了變異度，在韓國的十年糖尿病患研究中發現，即使有相同的糖化血色素(代表三個月的平均血糖指標)，但各時間點下，血糖值變異度高的患者，未來出現併發症的風險較高。

陳亮恭指出，在未來，無創血糖測量法越來越先進後，血糖變異度(glucose variability, GV)或許就會成為新的有效預後指標。

「如何利用舊資料，以AI找出『全新』的預測方式，才是未來的趨勢。」陳亮恭表示。

＊陳君厚(中研院統計科學所所長)

中研院統計科學所所長陳君厚 (攝影/李林璦)

中研院統計科學所所長陳君厚，從統計學的觀點，分享了對失智症的研究與照護的應用。

陳君厚曾和臺大精神科權威胡海國進行了多年思覺失調相關的統計學研究，包括針對量表、基因等的分析。

他表示，在現代科學中，資料科學包括了統計、AI等，對於醫學都已有諸多貢獻。國外也已有許多研究機構，針對失智症的藥物、研究、論文、分類進行了統計相關的分析，像是運用深度學習技術，來分析阿茲海默症症狀分型等。

在臺灣，中研院的台灣人體生物資料庫(Taiwan Biobank)，是將能貢獻AI研究的一大計畫。而由郭沛恩院士主持的台灣精準醫療計畫(TPMI)，也是希望能透過醫療大數據資料，期望能打造華人專屬的基因檢測晶片，也能進而回饋捐贈者，提供臨床的醫療建議。

＊何建明(中研院資訊科學所研究員)

中研院資訊科學所研究員何建明 (攝影/李林璦)

中研院資訊科學所研究員何建明為大家介紹人工智慧的演進與觀點，他表示，行政院自2016年提出AI行動計畫，開始強力推動AI研究與發展，AI變成各行各業大家都要懂的新技術。

何建明指出，AI研究分為好幾個階段，1956-1974年，是AI自由型研究階段，大家開始漸漸投入嘗試做符號推理等等，1980-1987年，產業進入AI領域，掀起專家系統與商業浪潮，走向整合知識的道路，但1993年時，AI產業卻走向泡沫化，AI寒冬降臨，直到2000年，可稱為神經網路的AI寒冬，由於當時的電腦不夠快、演算法不夠聰明，導致準確度不高，同時也出現新的機器學習技術，漸漸邁向AI新世代。

何建明也強調，「沒有好的數據，最後就不會有好的判斷結果，但是，因為數據科學建立在統計數據上，與實際人體運作機制有所差異，因此，不應被數據主導，還是要回到醫學科學基礎上。」

＊蔡宗憲(宏碁集團前瞻技術總處副理)

宏碁前瞻技術總處副理蔡宗憲 (攝影/李林璦)

宏碁集團前瞻技術總處副理蔡宗憲，首先以宏碁與台灣大車隊合作開發的計程車叫車app，分享在商業中運用AI時的經驗。

為了解決民眾在叫車後因等待時間太長而取消訂車的問題、同時加速司機載客，該app運用統計與AI技術，提供包括：載客導航、熱點分析、需求量預測和智慧推薦等服務。

不過，蔡宗憲強調，商業中仍須以使用者為中心導向來設計，像是他們就觀察到在應用傳統統計或AI，不同技術設計的叫車app功能中，不見得應用AI技術做的熱點分析、需求量預測，就是使用者最愛用的功能。

而在健康領域方面，宏碁除了開發透過分析穿戴式裝置資料，預測心房顫動風險的工具外，也與包括Fitbit、羅氏(Roche)、歐姆龍(Omron)等多家健康裝置廠商合作，打造能夠整合所有智慧裝置的工具，未來期望能達到居家「無感式」的偵測，建立出長者完整的生活數據。

「即時資料相當重要，因為才能立即反應健康狀況、避免事故發生。」他強調。