生成式AI改革医疗 多模态数据处理成挑战

医疗数据来源众多，包括文字、图像和影片等不同型态，多数数据并未被妥善利用。符世旻摄（数据照）

生成式人工智能（Generative AI）前景看好，各大软件业者皆重点部署医疗产业。近日在美国举行的HLTH 2023大会，亚马逊（Amazon）、微软（Microsoft）、Google和医疗相关业者皆派员与会，各家方案多直指数据治理、文字影像数据统整之必要。

此前，Google已开发出针对医疗应用微调的大型语言模型（LLM），如Med-PaLM、Med-PaLM 2，在大会中再宣布云端Vertex AI开发平台新功能，让用户可从海量医疗纪录中查找到所需信息。

Google表示，临床数据多属非结构化数据（Unstructured data），包括文件扫描档、病历速记等，人员要回溯查找格外困难，且需要一定专业素养才知道哪些是重要信息。

其引用Mercer美国医疗人力报告显示，未来5年内，美国前线医护人力缺口估计达320万人，多为医疗助理、居家照护助手等职缺。

为了缓解第一线医护的行政负担和医护人力荒问题，Google透过Vertex AI为医疗领域打造新查找功能，云端用户可优先预览。其也强调，病人个资存取使用均符合美国《健康保险可携性与责任法案》（HIPAA）之规定。

微软则强调数据治理的重要性，并引用世界经济论坛的统计指出，全球医院每年产生约50PB数据量，其中97%数据并未被妥善利用、以获取数据洞察。

其指出，在AI新时代，数据的重要性只增不减，许多组织都体认到，若无扎实的数据治理策略，要开发AI应用只能浅尝即止、难以深入。

微软5月时推出Fabric数据分析平台，此次再结合旗下医疗云推出专属数据治理方案，盼协助客户解决以往文字、图像、影片等多模态（Ｍultimodal）数据处理的痛点。

亚马逊旗下则有诸多医疗相关事业体，包括在线医疗谘询平台Amazon Clinic和Amazon Pharmacy，并透过云端服务子公司AWS推出HealthScribe医疗纪录生成服务、HealthLake数据湖及相关产品组合。

除了上述三大云服务业者，NVIDIA也提供生医相关AI模型和云服务，例如其BioNeMo模型即主打药物开发领域的AI训练及推论，也开发出医疗设备、医疗影像应用的AI相关平台。

Statista数据显示，2021年全球医疗AI的市场规模估为110亿美元，预计2030年将成长至1,870亿美元，期间的年复合成长率约37%。在2021年时，多数医疗机构处于早期使用AI模型的阶段，而医疗数据整合、自然语言处理是最常见的应用方式。

责任编辑：游允彤