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鴻海白袍加身,看眼底圖就能讓AI算「病」

鴻海白袍加身,看眼底圖就能讓AI算「病」。圖/遠見雜誌提供
鴻海白袍加身,看眼底圖就能讓AI算「病」。圖/遠見雜誌提供

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文/邱莉燕

國內名醫黃奕修研發出一套AI模型,只要為病人照一張眼底圖,便可丟給AI演算,檢查出全身潛在疾病。這醫療程序本身就夠顛覆,現在還得做出一台手持式醫用裝置,讓醫生使用?鴻海結合跨領域人才團隊,辦到了。這創舉讓黃奕修也不禁讚美:「遇到了做硬體最厲害的公司,也是上帝的安排。」

身為台灣人工電子眼的第一把交椅,林口長庚醫學中心眼科部部長黃奕修疫情前依舊每隔三個月去一趟外蒙古義診,卻苦於「沒有機器也是要開刀,沒有器材也是要檢查」。無奈時望向戶外,大漠的風吹得呼呼響。

這個國家醫療資源缺乏,若是有方便攜帶的眼底鏡該有多好?!

加上執醫20餘年,看診無數眼疾病患,累計了成千上萬張眼底圖,並利用人工智慧深度學習所建立的「強式AI」診斷模型有成,學術論文已經發表在國際各大醫學期刊。

一張眼底圖,就可讓AI檢查潛在疾病

簡而言之,這套AI模型只要為病人照一張眼底圖,便可丟給AI演算,檢查出全身潛在疾病。如此顛覆性的醫療程序,為了進一步實作驗證,開發一支可輕鬆操作、隨時照相、立即上傳雲端的手持式醫用裝置刻不容緩。

藉由工研院培育的新創公司台醫光電居中介紹,黃奕修結識了鴻海B事業群總經理姜志雄,一個慈心恤患終日出入手術室,一個掌管世界一流的工廠生產線,雙方都試圖用對方聽得懂的詞彙,互相擠出少得可憐的時間,跨領域溝通理想中的眼底鏡模樣。

「我們是白袍加身,」年年為集團貢獻近兆元營收的姜志雄說,迥異於之前代工可攜式及穿戴式裝置的經驗,新的挑戰在於一要符合醫生的需求,二要滿足AI的大數據連結,三是要做人體臨床試驗,成為國家食藥署認證的醫療器材,因此不再是純製造思惟,而必須以醫學用途為核心,同時設計上還要兼顧「鴻海出品」的美學時尚。

鴻海布局「3+3」有數位健康

從消費性電子跨入醫材,數位健康其實是鴻海布局「3+3」新事業的重要一環。

除了鴻海電動車大放異彩之外,姜志雄團隊也開發出「八合一」醫療級即時生理量測裝置,賣進中國大陸和沙烏地阿拉伯,旗下成都燈塔工廠和疆域醫創,並先後榮獲《哈佛商業評論》數位轉型鼎革獎。

花費10個月,斥資上千萬的前期投資,名為「手持式智慧眼底影像擷取儀」原型機終於出爐,特點之一是把近30公斤重的桌上型眼底鏡,魔術式「減重」只剩600公克,輕巧得可以放在公事包裡帶走。

「這個硬體是世界獨創,」剛開完刀、雙眼仍炯炯有神的黃奕修指出雙方合作的重大意義。像谷歌(Google)旗下的Google Health,在「眼底攝影加AI」的領域走得很快,反觀台灣的強項,就是把蒐集數據的裝置做到最小:「遇到了做硬體最厲害的公司,也是上帝的安排。」

用心得到專業醫生認可

為了得到專業醫生的認可,姜志雄團隊打磨細節非常用心,情商光學模組及光學零組件廠、揚明光學加入研發,一舉攻克最難的「暗部成像」,當新款眼底鏡一對準罩住眼睛,在一絲光線都沒有的環境中也能拍出眼底圖。

這款「神器」還免除了傳統做眼底鏡的諸多步驟:不必事先點散瞳劑,不必醫護人員來回調整儀器對位,就能自動找到焦距,30~50秒內神速拍好。

看遍上百篇論文來做設計

該項專案產品經理、鴻海數位健康專案設計總監盛英瑋表示,為符合人體工學,他看遍亞洲各種相關論文上百篇,調查了各種人體眼窩的尺寸,因此機身眼罩的弧度設計完全符合人體眼窩的尺寸:「可以直接靠上去就拍。」

影像清晰度則做到12M像素(4290*2800),如此的規格對眼底AI 十分關鍵,因為部分病徵得靠AI拆解一格一格的像素,比對影像特徵,再做出計算和判斷。

另外,產品像手機和平板一樣可以插入實體SIM卡,搭載Wi-Fi、藍牙與電信連線多重通訊功能,可輕易進行眼底影像即時上傳。即便在通訊不良的偏鄉,也能在無網路的環境中將數據上雲,同步醫院系統。

傳統眼底鏡需要一對一操作,神器卻能令獨自一人時亦可完成任務。只要打開手機專屬App,再拿手持式眼底鏡罩住其中一隻眼睛,當另一隻眼看到手機呈現綠碼圖案,便代表眼底圖拍攝已畢。

「端對了,雲就對了,」姜志雄認為,端指的是裝置,負責收集海量的圖形、影像、文字等,再傳給「雲」,有了迅速便捷的收集工具,串連眼底AI時便事半功倍。

從資通訊跨足生醫產業,對鴻海B事業群而言,團隊組成也不再是清一色的理工男,姜志雄延攬了急重症醫學研究所碩士、物理治療博士、人工智慧專家、新醫材產品註冊等高手,而且原有的工程師也在三年內一一轉型,研析各國醫療法規、異業聯盟策略,成為不折不扣的「π型人才」。

2022年12月1日正式發表的「手持式智慧眼底影像擷取儀」,不只是一款上山下海好帶好用的裝置而已,驚人的是搭配AI可以幫助醫生算「病」。

技術發明人黃奕修點出創新關鍵

黃奕修說明,人體有兩套系統貫穿全身,一是神經,一是血管,眼底是神經與血管分布最多、而且同時清晰可見的地方。當人體某個部位發生病變,會連動眼底的神經及血管,展現「關鍵特徵」,再藉由訓練有素的AI揪出病灶。

舉例而言,高血壓的人眼底圖看起來的金屬光澤會較多,因為血壓愈高血管愈硬,硬掉的血管四周在影像上呈現類似金屬光澤的圖案。

進一步利用AI的深度學習精神,將成千上萬張眼底圖「餵」給 AI,分別輸入不同眼底圖所代表的年齡、性別、血壓、體重、抽煙與否、各種病徵等細節,AI便學會了辨別。

接著,AI看到一張新的眼底圖,便能判讀是否有哪些潛在的疾病,再反饋病人幾歲、是男是女、高矮胖瘦等資訊,十分神奇。

試想一下,有了這套眼底圖看病系統,病情診斷能有多便捷?

抽煙與否,AI檢視的是靜脈血液流動的情況,因為抽煙者吸入眾多物質,血液流動愈慢,代表毒性的變化愈大。AI甚至連眼底圖「扇形出血」的圖像,都能找出是中風引發的血管破裂所致。

眼底圖中糖化血色素的變動,連結的是身體惡化的速度,從數據中預先推估若干年後洗腎的風險。「眼睛有多壞,理論上腎臟就有多壞,」黃奕修說。

截至目前為止,心肌梗塞、糖尿病、高血壓、腎功能、肝功能等,AI皆能做出指標「預知生病紀事」。

AI不只能算「病」,還能算「命」?

這套人工智慧不只能算「病」,還能算「命」,亦即計算出病人生命的終點,則是黃奕修未來研究的方向之一,宏大目標還包含迄今無法判別病徵前兆的失智症。

這套眼底AI若能量產推廣,勢必能促進台灣人的群體健康──全國約有200多萬名糖尿病的病友,且每年以2萬5000名的速度持續增加;「洗腎之島」的腎病盛行率約10%,隨機在街上找十個成年人,其中一人很有可能就是慢性腎臟病的患者;再調出官方數據,2021年有超過5.3萬國人因心血管疾病身亡──若能提前得知未來可能罹患的疾病,將造福多少人?!

「下醫醫已病,中醫醫將病,上醫醫未病,你未來會發生什麼?不要等到發病的那一天才知道,」姜志雄點出數位健康的聖杯正是預防醫學。

另外,眼底AI在醫療程序的改善上,也將帶來破壞式創新。

由於檢查器械方便攜帶,甚至可以走入家中,變成家居必備裝置,每天定期量測的數據直接傳給醫生,節省到院追蹤檢查的車程和時間。

2023展開人體臨床試驗

但這能否實現?黃奕修正規劃於2023年展開人體臨床試驗,希望讓「手持式智慧眼底影像擷取儀」通過食藥署(TFDA)認證,一來導入醫療資源匱乏的偏鄉離島,進而走進千家萬戶,二來蒐集更大量的眼底圖影像,優化眼底AI的功能。

若再從商業的角度看,根據市調公司Verified Market Research的報告,全球AI應用醫療診斷的市場規模,將在2030年達到99.4億美元(約新台幣2982億元),成長速度驚人。

台灣實力堅強的資通訊產業,結合高明聰敏的杏林菁英,進攻AI應用醫療診斷市場,大有可為。

【本文摘自遠見雜誌1月號;更多文章請上遠見雜誌官網:https://www.gvm.com.tw/

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