手機一掃就知病情 張智威搶攻醫療界AlphaGo遠見2907



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hTC夢幻團隊 勇奪高通 X Prize創意賽亞軍

作者:林士蕙 │ 攝影:張智傑
出處:2017年8月號《遠見雜誌》 《遠見雜誌》第374期

張智威曾是幫李開復赴中國草創Google研究院的精英,更是知名機器學習權威。他回台組隊研發醫療AI, 成功將科幻片中行動醫療設備診斷病情技術搬到現實生活。

AI已成全球新顯學。已經錯過軟體與互聯網發展機會的台灣,能否在AI趨勢中奪得一席之地?近來引起科技界不少討論。

2012年回到台灣發展的張智威,企圖證明,台灣是可以的。


張智威,這個名字對很多台灣人還算陌生,但在人工智慧領域,卻早已知名。

他是創新工場創辦人李開復2006年組織Google中國研究院時,帶去開疆闢土的六名技術總監之一,曾任研究院院長。

張智威在台灣出生長大,80年代留學美國,獲得史丹佛大學電子工程學博士。就讀史丹佛博士班時,與當時同個實驗室的Google兩位創辦人佩吉、布林熟識,差點進了創始團隊。

在2003年獲得加州大學的教授終身職後,被李開復網羅到大陸,在那期間領軍開發的機器學習技術,已被使用超過三萬次。

2012年,他回到台灣,接任hTC企業研究與健康醫療總裁,希望培養一支醫界加科技界的精英隊伍,以打造出台灣醫療界的AlphaGo為目標。

終於,今年這個團隊拿下晶片龍頭高通主辦的X Prize徵選第二名。這是全球史上總獎金最高(約合台幣三億元)、標榜「化不可能為可能」的創新大賽。張智威領軍台灣隊伍的得獎作品,是用手機結合醫療AI,實現科幻影集《星艦迷航記》中,醫官掃描艦員就能診斷病情的三錄儀(Tricorder)。光想像,就知道有多難。

張智威指出,去年舉辦入圍團隊展示會時,其他參賽隊伍一看到台灣作品與團隊陣容後,都嚇得乾脆直接恭喜。因為台灣隊有太多專家,好像大聯盟選手技壓少棒,讓對手私下抱怨大欺小。

果然,團隊的研究是少數通過考驗的,可判別12組病徵,今年勇奪第二名。

這次比賽,堪稱是台灣醫界、科技界精英結合的展現。高通全球總裁德瑞克.艾貝爾(Derek Aberle),今年6月底參加遠見•天下文化事業群主辦、世界趨勢大師佛里曼訪台論壇後,不斷稱讚,「台灣做無線醫療創新,再結合AI,很有機會!」

這個團隊到底有多夢幻?首先在醫療生技方面,由美國哈佛醫學院BID醫學主任彭仲康領頭參與,他在台灣念物理、到美跨界研究生醫,是全球生醫訊號分析專家。

台灣醫界則有國泰醫院耳鼻喉科主任王拔群;台大醫院內科主治醫生何奕倫;以及國內多位在生醫相關領域,有卓越研究成果的學者(表)。

科技界的人才,除了張智威自己夠頂尖,還召募一群原是臉書、Google與推特矽谷精英,為理想,不少人減薪五成回台。

醫界與科技界的精英組合,讓台灣三錄儀團隊,創新能量爆表,引起國內企業大老好奇。股王大立光執行長林恩平,6月也邀哈佛大學彭仲康教授當顧問,成立大立雲康子公司。他與彭仲康還是台中一中的同學。

加入hTC 帶領研發團隊

五年多前,當時張智威因為Google在中國經營遲遲沒突破,決定離開。擁有加大教授終身職的他,當然可回美教書,但他自認在Google眼界大開後,不想當個單純的學者。正在猶豫階段,hTC找上他,請他負責帶領hTC最前瞻的研發團隊Studio,不限領域,思考發展未來新科技,燃起張智威的熱情,決定接下任務。

一開始,他協助拍照功能改良等。待研究台灣健保資料庫後,張智威發現國內醫療水準高,而許多趨勢專家指出,醫療與科技結合是未來金礦,值得投入。

「因緣際會吧,2013年,哈佛的彭教授主動來找我,他們想參加高通這個比賽,缺AI專家,很希望我來,」張智威回憶。

那時彭仲康為了扶植台灣第一波生醫人才的理想,被中央大學挖角回台,很想藉參與全球知名的創新比賽,做出成績。

只是高通X Prize的徵選條件嚴苛。規定未來性的診病掃描儀,總裝置不能重於五磅,能隨身攜帶,還要有效判讀12種疾病,與量測五種生命徵象的功能,讓許多專家一聽就搖頭。

唯獨張智威,聽了心喜,還告訴彭仲康,「要有做第一名的企圖心,才想合作!」雙方一拍即合,讓hTC研發團隊往醫療發展,並定名為Deep Q團隊。

徵選條件中,對台灣來說,最簡單的是重量。hTC醫療商業發展處長鄭志偉指出,他來此部門前,專責設計新手機,對於如何把產品做到輕薄,經驗很多。最難的,則是取得醫療數據,才有辦法教育電腦領悟診斷疾病方法,並獲得嚴謹醫界認可。偏偏有不少種疾病,到目前都受限於數據太少。


改用轉移學習法 提升準度

舉例來說,中耳炎的病例數,在團隊請國泰醫院耳鼻喉科主任王拔群協助後,才找到1000多個。

AlphaGo是靠消化數量龐大的棋士比賽棋譜後,才成就最強棋力。如果缺乏大量數據,準確度當然差。

後來,張智威改用轉移學習法。在人類耳朵資料太少情況下,就改給AI看動物的耳朵、甚至各種物體的外型紋理,看電腦可否從學著看每個東西的線條、邊角去聯結。

「結果有一天,我發現AI在寫作文創作!」張智威興奮地說道。當他丟指令,詢問AI對中耳炎的了解,它丟回某杯拿鐵咖啡、特寫杯內漩渦的照片,意思是它覺得中耳炎病徵,看起來可類比這杯咖啡的漩渦,和小學生造句「天藍得像海」,是一樣的邏輯。

當hTC團隊輸入這些新研究成果到裝置內,和醫界伙伴交流研究,確認準確度已提升到91%!

如今獎拿到了,台灣政府也瞄準AI為下一個世代轉型重點,時機成熟下,張智威在7月14日,將這些年的機器學習創新成果,直接放在網上,成立台灣第一個開源AI平台ai.deepq.com。

他指出,有了這些分享內容,只要台灣學界、業界有心挖掘創新契機,在這領域台灣目前和Google是站在一樣的起跑點!

他相信,台灣的醫療能力贏過很多國家,比起做無人車,更具有優勢,台灣也有兩到三年的優勢,因為連Google都缺乏醫療數據。

「可是其他國家會趕上,台灣一定要把握此大好良機,」他也不忘提醒。

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powkd

  回覆時間 2017/08/25 16:57:19

現代很多處於亞健康態的人 卻要去看分科更細的專科醫生 常有醫一醫不了二互相矛盾現象 若能由症狀先由機器人醫生研判 再由門診醫生覆判 是否會增加看病準確性與速度 而且症狀研判邏輯是由經驗豐富的老醫生貢獻 年輕醫生也可上手 舉一例有親戚腎臟毛病 內科老醫師從症狀.尿液顏色就初判腎臟毛病 經教學醫院檢驗結果確定 讓人佩服那個內科老醫師 如此一來會不會減輕醫師人力負擔 另個面向是影響醫界的一場革命

壯志未酬停損先-平常心

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