都说人工智慧正对「白色巨塔」带来重大改变，但这波AI热潮到底走了多远，对医疗行业内生态、投资的影响，又是什么？

美国网站CB insights日前发表报告，整理出9大重点，描绘出目前发展。

这份《Top Healthcare AI Trends To Watch》报告指出，「图像辨识」是AI医疗的最好例子之一。例如日前Google DeepMind宣布，其研发的神经网路已经能辨识出50种眼部疾病，准确度媲美医生。另外，制药公司开始试着透过深度学习开发新药，例如默克（Merck）集团和新创公司Atomwise合作、已来台设点的英科智能（Insilico Medicine）则和GlaxoSmithKline携手。

从投资趋势来看，AI医疗新创也越来越受到瞩目。2013年起，美国AI医疗新创募资超过43亿美元，投资件数576件，在所有跟AI相关的募资领域里，数量居冠。

CB Insights但发展医疗AI的最大障碍之一，就是需要让现行「不存在」的流程赶上既有发展，以及尝试这些发展中的新科技。「像是在美国，并没有统一规格、存放的病患档案和数据，当病人传真或用Email寄送档案时，这些手写资讯、PDF档该如何撷取出资讯，会相当具有挑战性。」但苹果已经注意到这个现象，找上许多合作伙伴，要解决电子病历问题，并把电子病历掌控权放在病人手中。

1. AI成为一种「医疗设备」

美国FDA开始陆续通过AI软体的影像诊断许可。今年4月，FDA认证AI软体可以在没有专家协助提供意见的情况下，单独判断病患是否罹患糖尿病导致的视网膜病变问题。这套IDX-DR软体能辨识出87.4%的严重糖尿病视网膜病变。

新创公司Viz.ai也被许可分析和辨识潜在中风机率。通过FDA审核后，这间新创募资了2,100万美元A轮资金，投资人包含了Google Ventures；GE奇异支持的新创Arterys在去年通过FDA审核，能用云端AI平台分析心脏影像。今年则通过用AI判断肝脏和肺部损害分布状况来诊断癌症。

AI诊断快速通过官方许可，带来不少商机。2013年起，有高达70间AI医疗影像和诊断公司成功募资，件数超过119件。

2. 挖掘非典型的风险因素

用神经网路来分析视网膜影像和声音波纹，有可能有潜力能帮助判断心脏病的风险。

Google去年在Nature期刊发表论文，能透过神经网路学习辨识视网膜影响，用以找出心血管的潜在风险。这篇研究指出，透过视网膜影响，不光是能看出年龄、性别、吸烟等风险因素，甚至还能量化出一些未曾发表过的因素。

另一方面，Mayo Clinic和一间以色列新创公司Beyond Verbal合作，从罹患冠状动脉疾病的病患身上，找出独特声音特征，发现其中两项特征和罹患疾病高度相关。一间新创公司Cardiogram甚至表示，他们可以从心跳变化的速度来判断是否罹患糖尿病，准确率高达85%。

3. 苹果公司冲击临床实验

苹果正在用iPhone和Apple Watch打造治疗研究生态系，而数据将会是AI应用的核心。

2015年起，苹果发表了两项开源架构：ResearchKit和CareKit，用来帮助临床试验招募病患和远端监控健康变化。这项架构允许研究者和开发者打造医疗App观察这些受试者的每日变化。

像是杜克大学开发了一款结合脸部辨识演算法和iPhone前镜头的App，能纪录自闭症孩童的行为。还有一款有上万人使用的mPower App。利用手指运动和脚步分析来研究帕金森式症病人，并让这些档案能更广泛地的被研究社群使用。

今年1月，苹果宣布iPhone使用者接下来都可以透过旗下的「健康」App，从他们的合作机构中取得自己的电子病历，包含过敏等资讯。6月份，苹果再发表健康纪录API给开发者，由使用者自主选择，是否提供个资给第三方应用和医疗单位。

4. 大药局的AI转型记

传统大药商正积极和AI新创寻找可能性。

今年5月，知名药厂辉瑞（Pfizer）宣布和新创公司XtalPi合作，后者是一间由腾讯和Google支持的AI公司，希望能改善小分子药物的制程，以及开发基于运算而设计出的新药。

另外，诺华（Novartis）、赛诺菲（Sanofi

）和默克等大药厂也纷纷和AI新创公司合作，希望能开发出治疗肿瘤和心脏病的新药。虽然很多AI新创公司都还在早期阶段，但这些大药商还是希望能赌一把，透过演算法来开发新的制程和药物。

5. AI需要医生

AI公司需要医疗专家「诠释」影像，教会演算法如何判断异常。

Google旗下Deepmind公司在两年前开始和眼科医院合作，有高达94％准确率，能判断近50种眼部疾病。而这还只是第一阶段的成果。Deepmind投入大量时间标签化和整理视网膜光学断层扫描（OCT）档案，他们将约14,884张断层提供给眼科医师和验光师，进行初步判断。

对美国来说，让高薪医师只做这些事，显然不划算，但美国国家卫生研究院（NIH）正在帮忙做这件事。今年7月，他们释出来自超过4,400位病患的3万2千张断层扫描，而这些病患的损伤部位，都已经由放射师判断过。NIH表示，这是目前最大量的档案释出。

另外，奇异公司和西门子也正在进行大规模的医疗档案计画。奇异在今年5月拿到一项专利，能运用机器学习分析显微镜下的细胞种类。

6. 中国AI医疗发展越来越好

今年1月，中国在AI医疗新创募资案的数量正式超越英国，成为全球第二高的国家。加上中国政府去年喊出，要在2030年成为AI研究领域的领导者，让被列出计画的「医疗」发展前途看好。

像是科技巨头阿里巴巴、腾讯都对健康领域伸出橄榄枝，尤其是中国近3.8万间医疗机构都有微信帐号，其中六成让使用者可以直接挂号、两千家接受微信支付，被外界看好能打入医疗市场。

不过，中国和美国都有「医疗建档」的问题，为了解决这个现象，中国政府已经着手建立好几个区域医学中心，统一病患数据。

「台湾医院的资讯整合能力，还是比较领先，」大仁集团总经理张文信认为，虽然在资本支出和市场商机不如对岸，但健保资料库的数据、医师素质和资讯整合能力，都会是台湾医疗机构能够输出、领先的关键优势。

7. DIY在家诊断兴起

AI让智慧型手机和穿戴式装置变成强大的在家诊断工具。

新创公司Healthy.io宣称，他们让尿液分析跟自拍一样简单。他们的第一项产品：Dip.io，可用传统的验尿试纸来判断是否有尿液感染。藉由智慧型手机的镜头，演算法会以不同光线的情况来解读试纸，目前已经在欧洲和以色列贩售，最近也被FDA核可。

另外，SkinVision则强调，他们可让智慧型手机观测皮肤状况，判断是否罹患皮肤癌。

8. AI帮忙省成本、增加医疗机构品质

医疗机构最重要的价值，应该是以「病人」为核心，不过这些经营者的想法，往往是希望能用「最低成本提供最好服务」。AI新创Qventus宣称，他们的演算法会比对医师面对相同疾病时的处方和处置，透过和医院合作，成功降低了40％的不必要花费。

CB Insights9. AI聊天机器人能代替心理咨商吗？

心理咨商的费用相当高，因此有新创团队思考用AI聊天机器人，改变民众的负面想法和行为，包含情绪追踪和数位健康日志等等，专注在认知行为疗法领域。

例如这间Woebot新创，已募资8百万美元。表示并非要取代传统疗法或人际互动；Wyse募资170万美元，已经在ITunes上推出能舒缓焦虑和沮丧的聊天机器人；X2AI则表示，目前有高达4百万付费用户和他们的聊天机器人对话。

不过也有专家批评，「AI对于心理学一无所知，就像笨学者一样。」尽管AI在制药、诊断、研发等领域都有所进展，但想「了解人心」，对于目前的人工智慧进展来说，或许还有一段长路得走。