Google AI醫療應用現況：預測病患5年內發病風險、協助醫生判斷病症 回收相機

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記者Lou Yingling / Taipei報導說，Google今天在醫療領域持有Google AIS應用程序媒體共享。目的是讓每個人都享受人工智能的好處和建立更接近用戶需求的產品的好處，以幫助更多的企業和開發人員創新更多的企業，並提供不同的工具來幫助研究人員解決重大挑戰，它實際上是實現的。生活並分享了機器學習的當前醫療應用程序和未來的研究指示。與此同時，Google還宣布，人工智能（AI）和機器學習人工智能是科學通過學習更聰明。在今天的活動中，Daniel Tse Google AI產品經理是副教授，Daniel TSE Current Google AI產品經理主要致力於發展醫療圖像和在許多臨床領域的外部合作關係的發展。 Google，他是Watsi.org的早期成員之一（首個針對風險資本Y-Combinator的非營利計劃），並在20多個國家 /地區建立了醫療計劃和基礎設施。軟件服務公司Palantir Technologies可以幫助擴展商業安全。團隊並建立一個慈善團隊。DanielTS在美國的Datmouth學院獲得了博士學位醫學學位，並在俄亥俄州研究了分子遺傳學。訓練機器以識別圖像中貓或狗的特性，以便您可以輸入圖像成千上萬的貓，確定這是一隻貓，而不是描述機器可以學會從輸入示例中識別貓的圖像的貓特徵。圓形：在機器學會從數千個培訓中識別貓的形像後模型，它可以在無需手動干預的情況下自動識別貓的圖像。目前，自2013年以來，人工智能中人工智能的當前狀態已增長了20倍以上機器學習可以幫助醫療領域面臨的兩個挑戰。近年來，新技術的採用增加了通過醫生進行篩查和解釋的信息，尤其是掃描或例行圖像程序。其他情況是放射線醫生和其他專業醫生世界各地的面臨不足，只有當慢性病（例如糖尿病和心髒病）的發生率增加時，才會更糟。目前，醫學成像的申請病例目前為4.15億，目前正在4.15億糖尿病患者中世界。糖尿病的常見並發症之一是由糖尿病引起的視網膜病變。

記者樓菀玲／台北報導

Google 於本日舉辦 Google AI 在醫療領域的應用媒體分享會，目的是希望讓所有人都能享受人工智慧帶來的好處 並透過打造更貼近使用者需求的產品、幫助更多企業與開發者創新、提供不同工具以幫助研究人員解決現實生活中遇到的重大挑戰，並且一舉分享了目前機器學習在醫學上的應用案例，以及未來的研究方向。

同時 Google 也表示，人工智慧 (AI) 以及機器學習 (Machine Learning) 人工智慧是能讓事物變更聰明的科學，而機器學習則是訓練機器透過學習使其變得更聰明。

在本日的活動當中，由 Daniel Tse Google AI 產品經理擔任主講人，Daniel Tse 現任 Google AI 產品經理，主要致力於醫學影像的研究與多項臨床領域的 外部合作關係發展。在加入 Google 之前，他是 Watsi.org 的早期成員之一 (創投公司 Y-Combinator 第一個非營利的計劃)，並在超過 20 個國家中建立醫療計劃和基礎設施。

在那之前，Daniel Tse 也曾服務於美國軟體服務公司 Palantir Technologies，幫助擴建商業保 健團隊以及建立慈善團隊。Daniel Tse 在美國的達特茅斯學院中取得醫學博士的學位，並曾在美國俄亥俄州立大 學攻讀分子遺傳學。

＊機器學習運作方式

訓練：舉例來說，當你今天要訓練機器辨識在影像中貓或狗的特徵，讓你可以輸入上千張貓的影像，並且指認這是貓，而不需要描述有關貓咪的特徵，機器即可從輸入的例子中自己學習辨認貓的影像。

推理：機器學會從數以千計的訓練模型中辨識出貓的影像後，接下來它 可以在之後的每張影像中自動辨認出貓的圖像而無須透過人工介入。

＊目前人工智慧在醫療領域的研究現況

自 2013 年以來，機器學習在健康與生命科學領域的研究文獻數量已成長超過 20 倍， 而機器學習可為醫療領域面臨的兩大挑戰帶來幫助。像是新技術的採用，使得近年來需要透過醫生篩選及判讀的資訊量大幅增加，尤其是在掃描或例行影像程序。其他還有像是放射科醫生以及其他專業醫生在全球都面臨短缺的狀況，而在慢性疾病 (如糖尿病與心臟病) 發病率不斷增加的情況下只會更糟 。

＊機器學習在醫學影像辨識上的應用案例

目前全球有 4.15 億的糖尿病患者，糖尿病的常見併發症之一是糖尿病引起的視網膜病變，而這也是全球失明人數迅速攀升的主因。為預防失明，糖尿病患者每年都應進行一次篩檢，而檢測糖尿病眼疾的常見作法就是檢查眼底圖像，而機器學習將協助醫師診斷糖尿病視網膜病變 (Diabetic Retinopathy, DR)。

Google 研究團隊與美國掃描影像單位及印度醫學單位合作，獲得大量的影像案例作為研究基礎。首先建立影像標籤工具，並聘請 54 名眼科醫師辨識成像，再運用 Inception (又名 GoogLeNet)的神經網路演算法辨識了約 130,000 張成像以進行訓練，並依據判斷呈現五種等級的辨識結 果。這個數據集目前被用來訓練深度神經網路，以協助醫師診斷糖尿病視網膜病變，同樣運作的原理也被應用在 Google 相簿中。

後來在 2016 年，Google 在美國醫學協會期刊 《The Journal of the American Medical Association》上，發表了與一般眼科醫師的判讀具高度一致性的結果；隨著研究的進展，今年二月，Google 也於《Ophthalmology》期刊中，進一步發表了與視網膜專科醫師的判讀高度相符的結果。

後來這套系統也被應用在印度亞拉文眼科醫院的前導計劃中，經過三個月後，發現透過 AI 比人工分級有更高的準確度，因此也正逐漸增加將透過此演算法來檢測的病患人數。Google 表示也同與印度、泰國與美國的醫學單位進行合作，投入臨床驗證與應用，並同時致力於推對監管機構的核准。

而在研究過程中，發現硬體設備將會是掃描影像過程中不可或缺的要素，所以 Google 也與 Verily (Alphabet 中的姐妹公司) 以及 回收相機nikon 合作，讓硬體設備不會成為機器學習在影像辨識中的障礙。Google 表示目前正致力於研究神經網路 (Neural Network, NN) 的可解釋性。 過去，神經網路通常被認為如黑盒子 (black boxes) 一般神秘，其實不然。而且透過不同的技術，可以以視覺化方式，了解神經網路是如何做出判斷；例如透過熱感應圖 (heat maps)，可以看出神經網路是如何強調標籤中最容易辨識的像素。

＊導入機器學習可協助全新的科學發現

機器學習模型除了根據篩選結果協助醫生進行診斷外，甚至可以協助預測目前醫生還無法從影像上預測的病症。在近期發表的論文中提到，Google 也訓練機器學習模型來預測醫生在評估患者心臟病發作或中風風險時考慮的各種因素，像是年齡、自報性別、吸菸狀況、血壓或主要不良心血管事件 (MACE) 等。

結果顯示除了這些準確預測風險因素之外，機器學習也可以直接預測患者五年內發生心臟病發作或中風的風險。目前 Google 只有運用幾百個案例來訓練模型，這項研究還在相當早期的階段，但模型的曲線下面積 (AUC) 達到 0.7 (演算法正確度達 70%)。而這項技術將有機會應用到未來評估心血管疾病風險時， 可以透過非侵入性方式所取得的影像來進行相似的預測，也因此將能為更多人所用。

＊機器學習在醫療領域的未來發展

而為了確保病患能夠得到最佳的臨床診斷結果，未來這些應用將與醫師的工作流程相互整合，讓醫療判斷結果更精準。除此之外，也可以把這項技術帶到其他組織類型的應用上。例如：前列腺癌的格里森分級 (gleason grading)表現結果與病理學家的判斷相同。

利用機器學習來預防失明及預測心血管疾病，只是將人工智慧應用於幫助病患的其中幾個例子。人工智慧在醫療領域的發展潛力十分龐大，這就是為什麼把 這項技術開放給所有人是相當重要的。因此，我們過去發表了多項研究並將機器學習工具致力於 (如 TensorFlow)，提供給每一位對運用人工智慧解決醫療相關問題感興趣的醫生和研究員。

＊神經網路成熱門研究方向

神經網路的可解釋性也是目前熱門研究方向之一，是解讀與信任人工智慧的重要方式，同時也是協助醫師判讀診斷的重要工具，尤其像今天談到未來機器學 習能進一步透過醫師不曾考慮的因素進行疾病風險預測，透過呈現數據與機器學習模性用以判讀/分類的特徵讓其可以被解釋，能有助於建立醫師對其預測結果的信任。因此，Google 也研發多項工具，讓人們可以更理解數據與模型背後的運作與意涵。而在我們預測心血管疾病的風險研究中，模型也顯示對預測最有效的區域影像。

Google 非常重視在醫療相關研究與應用的可靠性，在真正落實應用之前，希望透過有說服力的研究結果取得醫療學界的專業認可，於是透過醫學期刊與醫學模型等方式來呈現研究結果。Google 表示非常希望將相關的技術帶到實際應用中， 同時也積極與監理單位進行合作以取得核准，像是美國食藥署 (FDA) 以及歐盟等相關單位；而臨床驗證的部份也與硬體的廠商 回收相機nikon 等來合作。

Google AI 研究團隊積極與醫生和臨床醫學相關單位合作，在篩選與診斷方面，透過深入了解醫院中的臨床醫學流程與需求，以打造適合的工具，並藉此提升測試及決策的能力與效率。在糖尿病視網膜病變的案例中，由於篩檢過程中的資料量相當龐大，於是我們投入篩檢研究以提升整體效率；其他病症診斷的應用上，我們也將機器學習應用於縮小搜尋範圍以減少所需的時間。

在與台灣的醫學相關合作夥伴上，Google 表示會視個別狀況而定，通常會先推出一個前導計畫，若碰到像是資料量非常龐大或醫師不足等狀況，都是機器學習能夠提供幫助的發展方向。

台灣佳能攝像機是直接基於台灣的最大的虛構商店商店。DJI已連接，它接近採取里程碑，顯然是尼克斯商店的一步，該商店與之相關的10米。覆蓋大約40 ping的區域的圖像Square”旗艦圖像幻想商店少於地面，背包和其他配件，也沒有各種配件。類型相機。在這個地方，台灣佳能僅提供在不久的將來推出的最新一系列最新產品，包括Stak -Portable Camera，Mini單眼，全得分單EI，鏡頭和其他照片，並包含照片製作產品。主軸。消費者可以通過佳能體驗最新的數碼相機和罐頭。打印機是主要圖像生產實驗。在這個地方，佳能會不時進行攝影，因為這段時間是“攝影馬拉松攝影馬拉松2017攝影馬拉松”，勝利作品通常是在曝光和展覽期的中間，佳能還將組織中小型照片的講座，以使普通相機與商店不同。將來，將來，佳能將繼續與頻道分銷商合作，以便選擇台灣，鎮，托萬，陶萬，科哈辛和其他地方的其他部分，以便更多的佳能圖像廣場擴展。可以給出的。“佳能圖像廣場”慶祝旗艦圖像的開放，這是一個特殊的優先事件。還推出了有限的銷售，例如出售投資組合。多雕刻照片複合機和Manafoto緊湊型三腳架，全套的實際價格為$ 90,250，最佳價格的有限版本為5套NT NT NT $ 79,900。

▲全台最大的 Canon 相機概念門市直擊。（影片／記者洪聖壹攝、製作）

記者洪聖壹／台北報導

有了跟法雅客、新光三越合作的成功經驗，Canon 稍早在台北三創開了一間旗下在台最大的形象概念門市「Canon Image Square」，緊鄰正值起飛階段的 DJI，並明顯走出與相鄰不到 10 公尺的 回收相機nikon 門市，走上完全不同的經營模式，以體驗為主，揭開 Canon 對於未來銷售門市的想法。

有別於一般相機行，這間佔地大約 40 坪左右的「Canon Image Square」旗艦形象概念店，少了地上到處都是腳架、背包等配件，也沒有擺滿各式叫不出名字的相機。台灣佳能在這個空間當中，僅提供旗下近期推出的全系列最新產品，包括類單眼隨身相機、迷你單眼、全片幅單眼、鏡頭等攝影周邊商品、影像輸出產品，最窄的走道可讓兩名大漢並行而走，場域規劃持續維持著日系的簡潔風格。

正如同前篇報導，Canon Image Square由新加坡開發團隊設計，著重的是線上與線下整合，以「產品體驗」為主軸，消費者走入其中，不但可以體驗全系列最新數位相機產品與以 Canon 印表機為核心的影像輸出體驗區。

除此之外，相較於首間Canon Image Square，這一間多了「實體藝廊空間」，在這空間當中，Canon 將不定期舉辦攝影展，就好像是這次展出的「2017攝影馬拉松」得獎作品一般，而在展期跟展期中間，Canon 還會規劃各種中小型攝影主題講座，打造出有別於一般相機門市的差異化服務。

台灣佳能資訊 (Canon) 蘇惠璋總裁表示，未來 Canon 將持續與通路經銷夥伴攜手合作，在新竹、台南、桃園、高雄等全台各地挑選適合進駐的地點，拓展更多「Canon Image Square」形象概念店，在這間台北三創概念門市開幕後，接下來將會前進中、南部拓點。

而為慶祝此間「Canon Image Square」旗艦形象概念店開幕，官方同樣也是推出獨家優惠活動與限量獨賣商品組合，當中像是EOS 6D Mark II ( 24-70mm f/4L) 單鏡組搭配 PIXMA TS5070多功能相片複合機以及Manfrotto Compact Action腳架，整組原價新台幣 90,250 元，限量 5組優惠價為新台幣 79,900 元，其他更多優惠內容詳見下表：

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