《經濟學人(The Economist)》曾指出，世界上最寶貴的資源不再是石油，而是數據。

臺北醫學大學醫學科技學院院長暨特聘教授李友專表示，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蒐集來的「大數據」。

「但根據最近的趨勢，我們發現數據的蒐集已經不再是困難，反倒是蒐集了資料卻不知道如何使用。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。」李友專強調。

實現醫療AI精準預測 聚焦四大主題

此屆醫療數據松共計頒發21萬元獎金，各隊參賽人員來自不同領域，在短時間內組成團隊，激盪出臨床應用之智慧解方。並邀請MIT遠距行動健康照護團隊聯合總監Kenneth E. Paik、美國麻州總醫院呼吸與重症醫學科醫師Peggy S. Lai、波士頓科技創投MassVentures 副總裁Jennifer Jordan、以色列知名新創業師Rani Shifron、英科智能臺灣區執行長Artur Kadurin等國際業師擔任導師，協助參賽者聚焦問題。

主辦單位提供來自哈佛醫學院主要教學醫院貝斯以色列女執事醫療中心(Beth Israel Deaconess Medical Center, BIDMC)的MIMIC III加護病房資料庫，以及飛利浦公司提供的eICU資料庫。李友專表示，MIMIC是該醫院蒐集了十多年、項目相當詳細的資料庫，甚至連病人每分每秒的心電圖資料都記錄了下來，堪稱是全世界最大的加護病房資料庫。而eICU則包括歐美各國將近20萬個病人的加護病房資料，病人數目非常龐大。透過分析急重症醫療數據庫，供參賽者進行四大方向預測，包含風險、病程發展、預後、死亡，並依此發展更準確、個人化的AI醫療預測模型。

第四屆醫療數據松在連續三天兩夜跨領域、跨世代、國際化的腦力激盪中，產生全新火花。

「AI輔助醫療影像檢傷應用」 兼顧醫學緊急程度與病患權益

勇奪第一名的「AI輔助醫療影像檢傷應用」，由成大醫院放射腫瘤科醫師郭瑾帶領。透過電腦斷層血管攝影術的數據，利用AI針對無症狀的致命疾病進行初步診斷，例如肺栓塞，並告知醫師高風險之患者，避免延遲診斷，期盼降低死亡率。

睿傳數據 AI 工...