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【醫療業】三個值得觀察的醫療 AI 趨勢

 COVID-19 疫情、心理健康危機、醫療照護成本增加,以及人口老化這些問題之下,業界領導者也加快開發醫療照護相關的人工智慧(AI)應用的腳步。有個來自風險投資市場的信號,就是有超過 40 家的新創公司,募得大量資金,至少超過二千萬美金,替業界開發 AI 解決方案。但引人疑問的是,AI 實際上是如何應用於醫療照護呢?

「2022 年醫療照護 AI 調查」,針對來自全球 300 多名的受訪者進行了調查,想要瞭解醫療照護 AI 的定義、挑戰、目前的成果和應用。之後一年的結果並沒有顯著的變化,不過調查也確實指出了一些有趣的結果,而指出了未來幾年的趨勢發展。雖然這樣的變化,在某方面看起來是積極的(AI 的大眾化),但是在某些方面卻不那麼樂觀(更多遭遇攻擊的可能),下面舉出業界應該要知道的三個趨勢:

一、No-code 工具的使用讓 AI 更容易使用並大眾化

Gartner 估計,到了 2025 年,有 75% 的企業開發新應用程式,將使用 No-code 或是 Low-code (NCLC)的不依賴程式撰寫開發技術(高於 2020 年的 25%)。No-code 除了可以減輕程式設計師的工作量,而且也提供了不須資料科學家介入的 No-code 解決方案,這會給業界和相關的領域產生極大的影響。這就是為什麼看到 AI 的使用,逐漸從技術專業,可以普及到臨床醫療等領域專家,這樣的的明顯轉變是令人期待而興奮的。

對醫療照護領域而言,有超過一半(65%)的醫療照護 AI 調查受訪者,將臨床醫師設定為他們的目標客戶,其次是醫療照護費用的支付者(45%)以及健康 IT 公司(38%)。這樣的趨勢讓醫療照護相關的 AI 應用,使得重要發展與投資方向,產生了緊密的關係,同時加入了開放原碼技術可用性的結合,能夠在健康產業有更廣泛的應用。

這樣的發展趨勢很重要:就是讓醫護人員能夠擁有類似使用 Excel 或是 Photoshop 這類在日常辦公作業常用的工具,就能直接發展所需的 AI 程式碼。這樣的發展,除了讓 AI 的技術更容易被非人工智慧工程師使用之外,還可以實現更準確和可靠的結果。因為現在執行應用的是醫學專業人員,而不是軟體專業人員,就可以進行 AI 開發工作。如此的變化不會在一夜之間改變,但是領域專家漸漸成為 AI 的主要用戶,將會是 AI 在醫療照護產業的一大步。

二、工具更聰明,文字分析工具選擇多

其他令人鼓舞的發現,還有 AI 工具的進步,驅動使用者深入研究特定模型的願望。當被問及受訪者計畫在 2022 年採用那些技術時,受訪者所提到的技術包含了資料整合(46%)、BI(44%)、NLP(43%)以及資料標示(38%)。文字現在是 AI 應用中最有可能使用的資料類型,而對自然語言處理(NLP)以及資料標示的重視,表明更複雜的 AI 技術正在興起。

這些工具能夠支援重要的醫療行為,像是臨床決策支援系統、藥物開發,以及醫療方法評估等。在經歷了兩年大規模的疫情之後,隨著新疫苗的開發,都顯示出如何更能支援健康照護系統需求的重要性。藉由這些例子,很明顯地,健康醫療所使用的 AI 與其它行業存在著很大的差異,因此需要採取不同的方法進行。

因此,不足為奇的,來自成熟的一些組織的技術主管以及受試者,都將醫療照護的特定模型和演算法的可用性,作為評估當地安裝的軟體函式庫或式 SaaS 解決方案最重要需求。從風險投資格局、目前市場上已經存在的函式庫,以及來在 AI 使用者的需求來看,醫療照護相關的模型,在未來幾年必定會成長。

三、安全相關問題日益嚴重

隨著 AI 在過去一年中所獲得的進展,同時也出現了許多新的攻擊手法。當受訪者被問題使用那些類型的軟體建構他們的 AI 應用程式,最受到歡迎的選擇能在組織內部安裝的商業軟體(37%)以及開源軟體(35%)。最值得注意的是,與去年的調查相比,雲端服務的使用率從 30% 下降到 12%,原因可能是由於對於資料共用所可能帶來的隱私問題造成。

此外,大部分的受訪者(53%)選擇採用自己的資料進行模型驗證,而不是第三方或是軟體供應商的驗證工具。來自成熟組織的受訪者(68%),表現出明確的傾向於使用內部評估方法以及自行調校模型。同樣地,由於與醫療照護資料處理相關的應用,需要有更嚴格的控制與程序,因此很明顯地,為什麼 AI 使用者會想要盡可能地在內部執行。

但無論軟體的偏好或式使用者如何驗證模型,對於醫療照護不斷增加的安全性威脅,可能帶來重大的影響。雖然其它關鍵基礎架構服務也都面臨了類似的挑戰,但是醫療照護如果出現問題的後果,會產生巨大的聲譽與財物損失,因為健康產業的資料損毀或是醫院設備遭受入侵,會是生與死的差別。

隨著開發人員和投資者致力於將技術融入到日常的用戶中,人工智慧有望出現更顯著的成長。但隨著 AI 的模型和工具的進步,讓其可用性越來越普遍,安全性、安全以及倫理等問題,將成為重要的關注領域。持續觀察今年的醫療照護領域的 AI 如何發展,以及對於這個產業的未來所帶來的影響,會是令人興奮的一件事情。

文章來源:https://www.cio.com.tw/the-healthcare-industry-three-medical-ai-trends-worth-watching/