《2022 BIO Asia-Taiwan亞洲生技大會》

Session 10:近3年全球數位健康投資熱 臨床試驗、生物標記發現、診療決策都靠AI!

撰文記者 巫芝岳
日期2022-07-28
Session 10:近3年全球數位健康投資熱 臨床試驗、生物標記發現、診療決策都靠AI!

今(28)日,2022亞洲生技大會(BIO Asia Taiwan)第二日壓軸的論壇中,以「AI與數位健康」為題,由包括醫療數據公司Medidata、賽紐仕醫藥(Syneos Health)、羅氏醫療診斷設備(Roche Diagnostics)等業者,介紹其在數位健康上的AI應用,以及KPMG安侯建業健康照護與生技產業服務團隊主持人蘇嘉瑞,分析全球與台灣數位健康投資趨勢。

主持本場論壇的國衛院副院長司徒惠康表示,醫療健康的數位轉型是近年相當重要、且未來將長期影響該領域的議題,透過健康大數據、AI等科技,都將幫助醫療照護轉為更以病人為中心的服務,AI也將成為未來健康轉型的重要角色。

Medidata Aparajeeta Priyadarasini:大數據、AI促「智慧試驗」概念成形

醫療數據公司Medidata解決方案諮詢經理Aparajeeta Priyadarasini,首先介紹了其公司的「AcornAI」解決方案。這項協助製藥公司設計臨床試驗的AI平台,可提供獨特的數據集(dataset)、分析平台,除了能幫助其客戶取得臨床研究設計所需的數據外,也能進一步提供研發支持,幫助製藥公司了解臨床未滿足需求、提高受試者持續(retention)參與意願、甚至事前預測療效與安全性。

Priyadarasini也特別分享了「智慧試驗」(intelligent trial)的概念,其透過大數據分析,先了解過往相關試驗經歷,便能有效率地改善當前的試驗設計。Priyadarasini表示,相較於傳統僅透過閱覽文獻、一般對照組、選擇試驗點的試驗,經由AI系統輔助,能幫助公司透過試驗設計、合成對照組(synthetic control arm),達到智慧試驗的目的。

賽紐仕醫藥Grace Lin:疫後最夯!結合線上線下的去中心化臨床試驗

賽紐仕醫藥(Syneos Health)腫瘤學臨床治療創新策略總監Grace Lin分享在疫情下最熱門的話題──去中心化臨床試驗(decentralized clinical trial, DCT),她指出,傳統臨床試驗幾乎百分之百都在試驗中心進行,但在疫情爆發時,患者無法到試驗中心進行回診,就發展出DCT,目前較常見的是融合實體與遠距的混合式DCT,讓試驗中心與患者都有更多彈性與選擇。

Grace Lin表示,賽紐仕是採取動態組合的方式進行DCT,並非一體適用,需根據不同國家的文化、法規、行政程序,不同臨床試驗、不同廠商提供最適合的解決方案與培訓,包含建立線上療效通報系統、建立研究醫師中心、線上診療、遠距回診、穿戴裝置等,協助長期追蹤患者。

Grace Lin指出,目前,在紐西蘭與澳洲已有實際落地的案例,亞太國家也對於DCT非常感興趣,而像是日本就在法規上還有一些限制,未來,希望能讓DCT的概念進入亞太各國、造福更多患者。

KPMG蘇嘉瑞:全球數位健康投資熱絡 盼台灣解跨域整合問題迎頭趕上

KPMG安侯建業健康照護與生技產業服務團隊主持人蘇嘉瑞,則分享了台灣數位健康的投資趨勢。根據KPMG近期的調查,約有70%的健康照護和生命科學產業受訪者,期望2022年併購活動能增加。

蘇嘉瑞表示,2019~2021年健康照護和生命科學兩產業的併購趨勢相對強勁;其中,尤以客戶互動(consumer engagement)、遠距健康、網絡管理等,為重點成長的領域。而在台灣,驅動數位健康投資的最主要動力,為投資多角化(diversification)的需求,投資策略則上,以財務投資和策略聯盟為大宗。

蘇嘉瑞指出,台灣近年來在遠距醫療上法規逐步鬆綁,醫療器材軟體(SaMD)監管法案也越趨完善,可說是數位健康發展的大好時機。不過他也直指,台灣目前在軟、硬體,以及數位與健康兩領域的整合上,仍有待更多努力。

陽明交大蔡亭芬:開發心血管、糖尿慢性病精準AI模型 助攻早期診斷

陽明交大教授蔡亭芬則分享如何運用AI精準治療代謝疾病患者,蔡亭芬利用分析代謝體學、蛋白質體學、基因體學、單一核苷酸多型性(SNP)等多體學,進行AI模型建構,找出心血管疾病、糖尿病腎病變、糖尿病合併心血管疾病者的生物標記與抗藥性生物特徵。

首先,蔡亭芬運用心電圖影像、基因體學,開發出針對沒有症狀、早期心衰竭患者的AI模型,準確率高達85.7%,並找到在心臟中表現的特殊基因遺傳因子,可作為預測與早期診斷心衰竭的生物標記。

蔡亭芬表示,台灣有50%的糖尿病合併心血管疾病患者是使用保栓通(clopidogrel, Plavix®)藥物進行治療,但事實上,有許多患者對保栓通具有抗藥性卻不自知,因此,蔡亭芬運用6萬患者的SNP數據和臨床特徵,開發出檢測患者對於保栓通是否具有抗藥性的AI模型,準確度高達93%。此外,也開發出可以識別糖尿病腎病變生物標記物的AI模型,準確度達72.1%,AUC為79.2。

羅氏醫療診斷設備Sylvia Wong:大數據腫瘤管理平台 助改善臨床決策效率、預後

羅氏醫療診斷設備(Roche Diagnostics)客戶成功經理(CSM) Sylvia Wong,則以癌症病人為例,說明數據應用在健康照護上的潛力。她表示,癌症早已是全球不可忽視的健康議題,而在癌症照護中,每位病人從診斷、治療到照護,需透過由多位專家組成的護理團隊進行,該照護模式已成為「黃金標準」,而在此過程中,從過去至今已累積了大量的數據。

Wong表示,羅氏的「NAVIFY」平台,就是一項收集了包括電子病歷(EMR)、實驗室資訊系統(LIS)、放射資訊管理系統(RIS)、其他外部數據(external data)等大數據的平台。透過NAVIFY Tumor Board和NAVIFY Oncology Hub運作,能幫助癌症病人數據共享,進而協助醫師決策;而這項具有分析與報告功能的數位化應用,除了能提升臨床效率外,更可望改善病人預後。

(報導/巫芝岳、李林璦)