AI人工智慧正在改變你我的醫療行為
2021-01-07 14:39 聯合新聞網 / 常春月刊
本文摘自《常春月刊》454期
文/鍾碧芳
近來,數位科技正逐步與醫療緊密結合,試圖將人工智慧的發展應用在醫療上,這在21世紀第二個十年當中是最被看重的一環;經過多年的應用測試下,如何透過人工智慧讓醫療變得更安全、錯誤更少、更精準,又能在最短時間內處理並解決病人的資訊,讓醫療效果更高、費用更低廉,是所有醫療領域最迫切得到的理想目標。
臺北醫學大學附設醫院(以下簡稱北醫)近年在院長陳瑞杰的領導下,積極導入智慧醫院,他認為在進行人工智慧前,全院數位化是必經過程。「這幾年北醫團隊在數位化的建置上已經趨於完整,無論從掛號、報到、繳費、加護病房,甚至到給藥系統等,都可見人工智慧(AI)的蹤跡,能提升整體醫療服務與照護品質。」
動脈取血栓,延長腦中風黃金救援時間
數據是人工智慧很重要的基礎,透過技術能達到過去做不到的部分,陳瑞杰舉北醫的急救為例,以前腦中風的患者必須要搶在6小時內注射靜脈血栓溶解劑;但在數位化後有了革新,現在可以擴大到在24小時動脈取栓治療,等於是用更科學的方法找到更好的治療成效。
北醫所運用的是以電腦斷層或核磁共振影像,加上電腦自動分析軟體(RAPID)來了解病患的腦中風狀態,依此得知患者腦內壞掉組織後的存活機率,如阻塞的範圍、大小等預測。這彌補了過去光靠時間來判定病患狀況,讓醫學治療的路徑產生改變,在北醫,這樣的案例已經執行了50多例,成效良好。
重症照護平台,提早預測敗血症機率
而由北醫自行研發的「TED- ICU AI重症照護平台」,則能自動蒐集、整合、分析重症病患的生理數據,讓醫師與護理人員能即時掌握各項病歷資訊,這不但能省去醫護人員填寫資料的時間,讓醫療團隊更有效率專注於照護工作,透過大數據的分析與AI演算模型平台的建立,還可計算病人得到敗血症的機率。
陳瑞杰表示,對於加護病房內常見的幻覺性疾病「譫妄症」,也能提出預測及解決方法,達到及早發現提早給藥,舒緩病患的不安,也能降低死亡率。
智慧藥盒,安心用藥零風險
當然,AI技術運用的範圍不只限於醫院端,於病人端同樣也能得到好處。陳瑞杰說,北醫於2018年底所引進的智慧藥盒,是專門為慢性病與長者量身打造,對慢性病患或長期獨居的長者,智慧藥盒能提供很大的幫助。
北醫的智慧藥盒系統能存放400種以上不同的藥物,各自有其專屬的RFID,當機器收到病患用藥資訊之後,會將正確藥品掉落在藥盒之中,再利用影像辨識系統,依據藥品的大小、形狀、色澤與反光度等資訊進行比對後再進行包裝,接著再由專任藥師進行複驗,可達分錯藥的零風險。
智慧藥櫃,提升藥品管理效率
此外,在醫療照護方面,北醫也打造了智能藥品庫存管理系統。陳瑞杰指出,目前北醫的智慧藥櫃與自動化藥局能夠清點全院的藥物,無論是加護病房或全院一般病房內,都全面建置智慧藥櫃(ADC),能依照醫囑與藥師覆核後,給藥時由護理師直接到病房藥櫃就能取藥。
這讓取藥變得更為精準,能減少人員的疏失,讓拿錯藥的機率降低為零,同時也因為將常用的藥物做了分類,清點藥物時,也能達到百分之百的準確,庫存可降到最低,不只精簡流程,也節省了每月的盤點人力。
數位治療需達到精準預防的效果
隨著大數據的整合日趨重要,過去許多疾病必須花時間找答案,現在已能透過數位治療加以實踐,就像過去認為高血壓的藥物必須一天照三餐吃,但經過資料收整研究後發現,一天吃一顆,效果一樣好,加上不會忘記,用藥順從度提高;但是每天一次是早上或晚上吃比較好,某些藥物如中風、血壓藥,若能放在晚上吃,不僅藥量可以減少,效果也比白天吃來得好。
陳瑞杰認為,雖然目前國內人工智慧仍處於研究與開發階段,醫院端運用最多的仍在於X光影像處理與加護病房等,但要真正達到精準醫療,進而提升到預防醫學上,仍必須要收集更多的資料。
比如預測癌症的發生,必須要思考病患的基因與環境表現,他形容這兩者就像命與運;醫院端需要靠病患提供生活端的資料,唯有收集的資料正確,才能得知藥物對病患的使用效果。
而這些都是數位化與人工智慧結合後,能看到對病患端的好處,當然在醫院端方面,也因為數位化後,不只醫療供給、醫療服務或治療上都會越來越精準,再往上提升,自然就能做到精準預防。
數位孿生概念,是智慧醫療的願景
不過陳瑞杰感嘆,目前雖然科技進步,但對於人工智慧所需要的數據端資料收集與應用上,仍有很長的路要走,不僅是法規、資安、隱私等問題都有待克服。到目前為止,人工智慧在智慧醫療的應用仍限於輔助工具,如何將醫界與病患的資料作串聯與系統性的應用,仍是最大的難題。
他提及,軟體工程師、PTT創辦人杜奕瑾董事長所推行的聯邦式學習,或許是很好的思考方向,不但能將去中心化的醫療資料與數據有效串連,也能給予醫療足夠的AI資料應用,同時又能保有醫院本體的資料自主性。
此外,他認為未來人工智慧結合智慧醫療的願景,應該會朝著「數位孿生」(digital twin)的概念走,白話一點說,就是能在茫茫人海中找到跟自己很像的孿生兄弟姊妹,幫助自己看到未來的樣貌,或疾病的過程,提供自己老年後的參考。但一切都必須有數據,累積的越多,自然就更準確。
未來,人工智慧與智慧醫療結合將有無限可能,不過陳瑞杰認為現階段最重要的是,如今北醫已經將手邊的資源做最大的利用,畢竟醫院的價值與品質同樣重要,而數位化、人工智慧都是工具,用來達成全人醫療為核心的目標,如何做到「視病猶己」才是目前最需要努力的方向。
資料來源:https://udn.com/news/story/7016/5155255?fbclid=IwAR2cH3OfnaDPpuR0Y43YltxyJNcPbAxKDbMdAwCBixIemq6FfbX8vGP89dw
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#硬塞智慧交通|雪隧不再塞車、解決機車肇事率,智慧交通真有這麼神?
很多開車族每次開雪隧,最討厭「隧道內塞到爆」,但智慧交通能怎麼解決這個問題呢?交通部科技顧問室王穆衡主任就提到,ETC透過影像辨識蒐集大數據,可以推估用路狀況、預先分散車流,讓雪隧不塞車的那天很快到來!
此外,智慧交通還有哪些不為人知的機會?台北市長柯文哲、PTT創世神杜奕瑾、輔大法律系教授翁清坤,還有IBM技術長徐文暉,產官學專家將在INSIDE論壇一次揭露!
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乘著數位機會 AI醫療解析大躍進
台灣醒報
2017年10月2日 下午7:09
【台灣醒報記者譚有勝台南報導】「精準預測解析是AI應用關鍵的領域。」PTT創辦人,同時也剛開始AI實驗工作室的杜奕瑾2日在「智慧醫療啟動大未來」座談會表示。演算法能夠讓AI蒐集醫療資訊作出精確的診斷解析。科技部政務次長蘇芳慶受訪時也指出,台灣若能夠成功設立AI醫療資料庫將可提高醫療診斷效率。針對外界對AI的顧慮,IBM人工智慧研發專家陳亮宇說,AI是一種認知演算系統,並不會完全取代人類的工作。
「現在的資訊累積比過去還多,我們在臉書吸收資訊,相比古人吸收資訊來得多。」杜奕瑾強調,推行人工智慧最重要的便是要有資料的競爭優勢。他透露,當初在架設PTT時,不少人嘲笑他沒辦法蒐集資料。但他認為,現在很多的資料大家都是從PTT上所蒐集。資料蒐集不需要設定太高的門檻,台灣其實有很多非常出色的產業,只要把具有專業價值的資料加以蒐集便能供AI分析消化,產生出實質的預測結果。
「電腦分析與判斷比人類更加準確,無人駕駛比人類駕駛造成的意外還來得低。」杜奕瑾也指出,現在自動駕駛車不但讓肇事率低於人為操控,也更安全可靠。台灣在未來還得在日常生活中發掘更多AI應用。
杜奕瑾也表示,近年來在演算法大幅進步,AI 應用領域也愈來愈廣,包括影像辨識、臉部辨識等。其中,AI在醫療領域更有新的價值,「現在心臟病發已經能夠透過數據讓AI解析。」他強調,現在的醫療診斷便是一種統計分析應用,若AI能夠學習全世界的醫療資訊報告,在未來能夠對不同的病情作出更精準的診斷。
然而,外界總擔心若AI做診斷是否會取代醫生的工作?陳亮宇回應,我們不應該把AI認為是一種取代人類的系統,而應該是把它當作是一種輔助系統。他強調,AI是一種認知演算系統,具有理解、推理和學習的能力,它是建立在大數據分析的基礎上,但並非會做人類專業工作的人力,只會提高人類對某件事情的認知能力。
蘇芳慶表示,雖然現在IBM和台北醫學大學、長庚醫院做快速的診斷,但是現在都沒辦法省下成本,IBM的軟體能力,利用全世界的專業論文做分析,做出快速的診斷,到治療運用。
麥肯錫企業顧問公司指出,台灣企業數量雖然有在成長,但是數位發展的程度不一,讓民眾甚感意外。蘇芳慶打槍,台灣有數位優勢,在IT應用上也結合各個不同領域的產業創造出新的價值,包括牙科的水雷射系統、植牙導航系統等,應用電腦在傳統的牙科手術上,讓手術能夠更精準的進行。除此之外,台灣的聯合骨科更是從設計、製造、外銷全方位製作醫療骨科器材,成為台灣引以為傲的MIT(Made in Taiwan)招牌。
附圖:科技部政務次長蘇芳慶受訪時則指出,台灣若能夠成功設立AI醫療資料庫將能夠成為亞太地區醫療數據分析的領頭羊,提高醫療診斷效率。(photo by 譚有勝/ 台灣醒報)
資料來源:https://tw.news.yahoo.com/%E4%B9%98%E8%91%97%E6%95%B8%E4%BD…
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Sony Xperia 10 III 為自家的非旗艦 5G 手機打頭陣,除了保留實用的 IP65 / IP68 防水防塵等級,記憶體也提升到 6GB 並採用 UFS 規格快閃記憶體。
這次基本的規格評測一樣有,Xperia 10 系列最主打的夜拍功能和新加入的寵物智慧場景辨識功能也都實拍給大家看囉!(為了拍寵物還特地去借狗勾 XD)
最後也提醒大家,這片在地球不是在主觀評測宇宙,如果有其他疑問的話可以在下面留言,我們也會抽空幫大家解答唷!
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::: 章節列表 :::
➥ 萬元 5G 手機
00:00 開頭前言
00:47 開箱配件
01:04 外觀佈局
02:29 估溜手感
02:51 通訊功能
03:18 螢幕極限
04:37 音效表現
➥ 拍照錄影
05:46 鏡頭規格
06:18 夜間模式
06:33 後鏡頭 相片模式
07:43 前鏡頭 相片模式
08:33 影片模式
09:10 拍攝心得
➥ 實測體驗
09:51 系統體驗
10:26 安全性驗證
10:50 燒機效能
11:37 續航充電
➥ 最後總結
12:41 最後總結
::: Sony Xperia 10 III 規格 :::
建議售價:NT$12,990
產品顏色:水漾藍、水漾粉、水漾黑、水漾白
核心效能:Qualcomm Snapdragon 690(8nm)、Qualcomm® X51 5G Modem-RF
儲存空間:
LPDDR4X / UFS 3.0(※ 資訊為科技狗自行蒐集,非官方數據實證。)
6GB + 128GB
螢幕面板:6 吋 CinemaWide™ OLED、Corning Gorilla Glass 6
螢幕最大亮度:自動約 808nits / 手動約 515nits
螢幕更新頻率:60Hz
觸控採樣率:120Hz
螢幕解析度:2,520 x 1,080p, 457ppi(FHD + HDR)、 21 : 9
電池容量:4,500mAh(18W PD 快充)
SIM 卡:5G + 4G 雙卡雙待 nano SIM(不支援 eSIM )
擴充容量:最高 1TB microSD
支援訊號:Wi-Fi 5、NFC、藍牙 v5.1
5G 頻段:n1 / n3 / n7 / n8 / n28 / n77 / n78(Sub-6、EN-DC)
防水防塵:IP65 / IP68
充電孔:USB Type-C 3.1 Gen 1(支援 USB OTG)
其他規格:HDR 10、Display Port 輸出影像、單喇叭、LED 提示燈、3.5mm 音源孔
鏡頭規格:
1,200 萬畫素廣角主鏡頭(f/1.8、27mm、1/2.8"、PDAF)
800 萬畫素超廣角鏡頭(f/2.2、16mm、1/4.0"、120˚)
800 萬畫素望遠鏡頭(f/2.4、54mm、1/4.0"、PDAF、2X 光學變焦)
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影像辨識 ptt 在 [請益] 影像處理工程師必會哪些技能 的推薦與評價
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影像辨識 ptt 在 [請益]影像處理出路發展- 看板Tech_Job - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
如有違規再麻煩告知謝謝
各位年薪500的大大好,小弟大學是前面的私大電機出身,
近來榮幸錄取某兩個四中研究所,
一個是中興電機(通訊資訊組)(找的教授做影像處理),
一個是鳳梨大學電機(電力電子組),
還在抉擇要去哪一所就讀(都一定2年)
但問了中興那間實驗室學長姊和老師後,因為上一屆已畢業的學長姊也沒聯絡了,所以他們
也不太知道
未來出路怎麼樣,
我也有爬ptt文章和問朋友,有些說以中興研學歷和學的東西工作機會很多(因為C),也有些
說很少
(EX:演算法缺很少,而且幾乎都是4大碩去做,比較難輪到我//或說我只學C和matlab
,沒學python或機器學習相關的,工作機會會少很多?),所以我有點亂@@
所以想問一下
1.請問影像處理相關的工作,
#1NIJeCbf(Tech_Job)
#1OF4T6o1(Tech_Job)
這兩篇寫的薪資和內容中肯嗎?
這兩篇文章,寫的有適用於我的學經歷和領域和做的東西(看第2點學經歷敘述)嗎?
2.如果以中興電機研究所(找的教授做影像處理,碩論做去雜訊,主要用C去寫,其次是
matlab
,沒有學演算法和python相關的機器學習)這樣的背景去找工作的話,上面第一點所貼的公
司和class
,以新人來說大概可以進class幾和哪些公司呢?
(就我所知,中興電機新人進class1應該機率很低(?))
3.以第2點的學經背景去找工作的話,影像處理相關的職缺很多嗎?就算不做影像處理相關
的,能做的職缺也很多嗎?
像是?
4.假如一開始只能到class2或3的公司,但工作幾年後,之後要從class2到1或class3到2,其
實都算蠻有機會嗎?
(以上問題建立在第2點的學經背景的話)
5..因為我碩班只有用C和matlab,做的東西是影像處理中的前處理(朋友說看起來做的東西
應該是
前處理),所以想問前處理的工作機會多嗎?(這方面工作,大概的新人價和公司是?假如願意
提供的話)
(以上問題建立在第2點的學經背景的話)
6.我除了前處理的工作外,其他影像處理相關的工作也都可以做嗎?(這方面工作,大概的新
人價和公司是?假如願意提供的話)
(以上問題建立在第2點的學經背景的話)
7.除了影像處理相關的工作,還可以跨去做甚麼呢?(這方面工作,大概的新人價和公司是?
假如願意提供的話)
(以上問題建立在第2點的學經背景的話)
8.演算法職缺非四大碩的話,是不是就很難進去?
但我不走演算法的話,我去走韌體or軟體(工作機會多嗎?),也是可以到很多不錯的公司和
拿到不錯的薪資?
(這方面工作,大概的新人價和公司是?假如願意提供的話)
(以上問題建立在第2點的學經背景的話)
9.請問我比較可能做到的工作中,底或天花板薪資或大概平均薪資,大概是多少?
(新人價或做一陣子的價錢都可)(以上問題建立在第2點的學經背景的話)
10.有大大知道友達電RD的年薪大概多少嗎?(實驗室蠻多學長有去友達電實習,有拿到
preoffer回來,
聽他們說開接近50K,保14個月,但分紅就不知道大概都多少了,不知道有無好心人願意透露
一下?@@)
11.假如我最後去中興電機,請問會建議我把哪些東西學好,比較對未來找到好工作有幫助
?(有朋友是建議我
把資工相關的課 修一修,然後演算法和英文弄好(?)//pythn和機器學習
的東西也可以自學就好(?))(我的教授有說C,C++,C#,java,不會都可以問他
,他願意教)
12.假如是我中興電機那間實驗室的學長姊或是碩士班or工作
是做影像處理相關的大大們,假如怕回復太多,是可以直接發短信到ptt給我QQ
很抱歉,問題很多,因為假如要選興趣的話,2間實驗室做的東西都不排斥且都2年畢業,
所以想從出路來去判斷QQ
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