筑波醫電 副總經理湯凱元針對防疫科技與AI近期發展，分享台灣生醫產業與醫療AI跨領域結合時遇到的機會和挑戰。
DIGITIMES/醫電整合 蔡騰輝 2020-8-27
在接軌產官學研醫的人工智慧(AI)科技與台灣生醫資源的筑波諾貝爾講座上，以「醫療+防疫 AI應用發展」為主要命題，筑波醫電董事長許深福與副總經理湯凱元分別針對防疫科技與AI近期發展，分享台灣生醫產業與醫療AI跨領域結合時遇到的機會和挑戰。
台灣智慧醫療機會多 健康科技成形
筑波醫電落成正好2年，許深福與團隊持續與台灣產業界，共同在醫療、防疫領域互動，同時也讚美台灣防疫的超前部署優質效果，進而希望藉由筑波醫電的技術量能，輔助台灣在醫療AI領域、X光、CT、MRI、超音波等影像輔助技術、心電圖(ECG)、腦電圖(EEG)、太赫茲(THz)在藥錠上的應用。同時也認為，醫療AI已無所不在，在醫師的專業知識輔助下，加上台灣資通訊軟硬體工程師的協力配合，AI有更多的發展，能著實推升台灣智慧健康與醫療照護產業量能。
針對建構產業用AI平台的執行過程，筑波醫電副總經理湯凱元表示，身為筑波科技子公司的筑波醫電藉由過去筑波科技20年來的經驗，從傳統應用架構、使用者介面、領域知識、設備輸出入裝置的整合，到近幾年聚焦於提供穩定可靠且符合人性化操作的軟硬體資源。
醫療AI前置作業多
在事業發展的路上，湯凱元坦言有很多困難，比方說為了創建AI，必須投注相當大的人力於資料前處裡，同時間也必須跟著不同臨床需求調整友善的使用者介面，另外像是到底要選擇TensorFlow與PyTorch等AI架構也必須有彈性的處理和選擇。在硬體的選用上，以不少應用來說，有需要GPU，但也有些時候，夠用即可，不須使用到最高級的設備。
筑波希望藉由支援CPU、GPU及多核心的硬體、影像物體辨識模型包含YOLO9000、YOLO v4等；支援影像分類包含Darknet19、ResNet50、ResNeXt152等、提供多語言API如C++、Python等的標註、訓練、測驗平台InfinityAI，增益像是人臉辨識、藥物辨識、即時影像心律檢測應用。
熱感應應用延伸至心律偵測
在即時影像心律檢測應用部分，湯凱元補充說道，機器判斷人體表面的血液流動，比方說額頭的血管起伏，即能遠距轉換為心律檢測數據；也因為系統整合了一般影像與熱影像，因此除了心律辨識以外，系統也可以將頭髮、口罩等從室外進入室內時，溫度可能比較高的異常數據排除，判斷出正常的體溫是否異常。
包括即時臉部辨識等技術，也已導入美國東部的天普大學附設醫院醫學中心、中央研究院物理所和環境變遷研究所、慈濟醫院。此外，在ECG資料分析與辨識、心電圖波型辨識(P-Q-R-S-T)心律不整分析、智慧醫療上傳整合系統、12導程心電圖救護車Line聊天機器人即時傳輸資料到醫院等應用，也都有與不同單位合作。
