【深度解讀】五大科技巨頭千億布局 智能醫療進入AI時代

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去年，當蘋果決定加入「Argonaut Project」計畫時，外界極為訝異，因為這是一個電子病歷交換標準開放推廣計畫，和蘋果既有的OS封閉系統作風完全不同。

這個民間醫療組織HL7所發起的開放式標準，有了蘋果支持，鼓舞了醫療產業數位化的推動者，因為過去在缺乏信任溝通的生態系統中，電子病歷很難真正做到流通，難怪計畫領導人Micky Tripathi已開始想像，蘋果認證過的App生態，讓醫療數據產生更大的價值。

那麼，什麼原因讓蘋果的態度轉變了呢？關鍵就是「人工智慧」。不過，業界人士不諱言指出，電子病歷資料難以流通的瓶頸之一，是整個醫療產業鏈缺乏結構性資料，而人工智慧的成敗又取決於資料可靠性，因此，即使現在有了蘋果加持，還得要建立一套標準來確保資料品質才有可能。

據Healthcare IT News指出，2017年已有86%美國醫院正在使用某種形式的AI，許多醫療機構也都展開AI專案，而FAAMG（為Facebook、蘋果、亞馬遜、微軟及Google英文字首簡稱）等科技巨頭已意識到龐大商機，也要特定策略在此產業快速開展，促使以消費者為中心建立的生態系統開始成形，替代以往醫療的「白色巨塔」！目前光是美國的健康照護行業產值，就高達4.5兆美元，約佔美國GDP的五分之一。

雲端醫療、基因運算興起，亞馬遜和Google佔盡優勢

場景轉到西雅圖，亞馬遜公司最近一年密集邀請醫院管理人員往總部開會，交換彼此對B2B業務的看法：如果亞馬遜讓醫院用「一站式訂購」方式來採購門診病房、手術室和急診室所需的醫療用品，如何讓訂購系統變得更完善？

這是亞馬遜的老本行，卻戰戰兢兢。因為從下單平台和醫院連結，與經銷商、生產商簽訂採購合約的方式都與過去不同，過程中涉及有更多的法律和責任問題，甚至包括個人隱私。相較之下，反而不如雲端服務事業AWS在醫療生技產業上的業務推動快速。

光是雲端醫療及基因運算市場，2018年將達到10億美元，投資銀行FBR Capital分析師Daniel Ives認為，亞馬遜和Google這種大型雲端公司在基因資料儲存的處理運算、安全性和分享能力，雖然遠超過一般學術機構和醫療公司，市場需求還是會愈來愈大。主要因為人類基因組含有DNA的遺傳信息，每一個人體細胞都有同樣基因資訊，從學術機構和藥品製造商己經開始對數百萬人基因組進行排序，AWS和Google還能夠提供資料分析服務，讓科學家進一步利用DNA資料來研究。

科技大廠很早就進軍醫療，但隨著AI的發展，從基因到平台，全新市場正在誕生。

這也是亞馬遜和Google、微軟正面對決的市場。基因研究相關企業握有龐大數據，成為大型科技公司一開始鎖定的標的，像亞馬遜、微軟、Google都共同投資針對癌症早期跡象發現遺傳資訊的Grail公司，因為癌症早期發現的存活率是末期的五倍，後來騰訊也加入投資。

Grail後來還合併了香港中文大學李嘉誠與健康科學研究所所長盧煜明2014年創立的Cirina，讓美國和亞洲研究循環遊離DNA（cfDNA）的力量進一步整合，快速推進檢測早期癌症和自體免疫性疾病的技術。「我們研發能力將有所突破，更接近降低全球癌症死亡率的目標。」Grail執行長Jeff Huber說。

從基因到平台，微軟、亞馬遜、Google正面對決

Google旗下的人工智慧公司DeepMind正和英國的全民醫療系統NHS合作，開始有效分析數據；Google也推出工具Deep Variant，以人工智慧繪製個人基因藍圖，找出有助於控制病況的特定基因或基因突變。此外，Google的母公司Alphabet所投資的「Google Genomics」，則是用運演算法來進一步提供深度學習。像採用「影像辨識技術」來協助醫生判讀醫學成像，包括診斷糖尿病視網膜病變、乳腺癌腫瘤轉移等等。

對於經驗豐富的醫生來說，可能一眼瞄過X光片、電腦斷層攝影（CT）或核磁共振（MRI）影像報告，就知道問題所在，但年輕醫生難免出現誤差。

以「視網膜眼底影像數據」為例，Google團隊便應用深度學習技術TensorFlow，透過專業醫生的協助，從具有12.8萬張的數據集中，創建出如同專業醫生判斷病變能力的模型，未來便可透過該模型在系統上得出診斷結果，讓寶貴的醫療經驗傳承下去。TensorFlow機器學習也能支援DNA測序。

和Google一樣在軟體方面較勁的微軟，早在2009年就啟動Microsoft Biology Initiative專案，給生物資訊學領域帶來新的技術和工具，接下來從基因科技開始切入雲端，2016年7月，微軟宣布發表DNA讀寫工具，推出DNA的「端到端」保存資訊系統。

2016年10月，微軟推出全新基因組分析工具包（Genome Analysis Toolkit，GATK）。對比之前的版本，GATK的運算效率可提高七倍，這些節省下來的時間對於急重病患者具有重大意義，微軟進一步希望利用「DNA 電腦」技術攻克癌症，這是一種超小DNA電腦，能進入人體運行，監視癌細胞並且對癌細胞進行重新編碼，讓癌細胞轉化為健康細胞，希望在十年之內解決癌症問題。

科技巨頭從2016年開始紛紛提出高效能的架構，來主導深度學習框架或程式庫，包括 Facebook的Caffe和Caffe2、GOOGLE的TensorFlow、亞馬遜的MXNet、PyTorch等等，科技巨頭之間的架構開放競合，也進入第一回合布局。

2017年9月，微軟宣布和Facebook共同推出開放神經網路交換格式（Open Neural Network Exchange，ONNX），來提升神經網路框架格式間的互通性，其中就沒有包括GOOGLE的TensorFlow。不過這些競合已讓開發者大大降低訓練模型的門檻，可以自由選擇從神經網路中編寫程式，或是調整框架中模型來訓練與設計演算法。

科技大廠紛至沓來，醫療大廠GE、西門子、飛利浦加速攻防

根據Healthcare Dive資料，2017年第二季醫療產業共有29件人工智慧投資案，這是單季新高，全年投資案也創下新高，這股熱潮還會繼續延燒到2018年。顧問機構Accenture就指出，AI技術正在重組人們對醫療服務的現代概念，AI工具的投資部署在十年內將劇增至1千5百億美元。

科技大廠來勢洶洶，老牌醫療大廠也不會坐以待斃，GE就全力加速，2017年GE Healthcare成為第一家採用NVIDIA GPU Cloud雲端平台的醫療設備商，NVIDIA的AI晶元將導入全球50萬台GE的電腦斷層檢查儀（Revolution Frontier CT）中，加速醫療數據處理、分析，影像處理速度快兩倍，還能降低輻射量。

GPU加速深度學習，打造更複雜的神經網路和影像顯示，足以擴及醫療圖像、大量數據處理，為病患血流提供可視化和量化數據，如肝臟、腎臟病變的臨床檢測，增進醫療狀況評估、臨床診斷決策等醫療應用。大大改善醫師的工作流程以及節省大量時間。「英偉達未來幾年一定會擴大AI在醫療面的應用。」英偉達的AI研究員Kimberly Powell說。

歐洲醫療大廠飛利浦，則早就看見全球先進國家的老年人口己佔15％，未來20年內還會再增加兩倍，達到30%，醫療器材需求以倍速成長，所以飛利浦很早就把醫療部門切出來，更靈活的面對挑戰，並在全球不斷購併擁有病情監測、精密影像檢查設備廠商，從2006年開始，甚至每年購併二到七家高成長的醫療公司。

2018年歐洲最大工業集團西門子（Siemens）旗下醫療設備事業，預定明年在法蘭克福掛牌上市，也將是德國20年來最大規模的IPO案。西門子的醫療影像與診斷部門Healthineers身價約400億歐元，西門子最高將釋出醫療事業的25％股份，也將是1996年德意志電信（Deutsche Telekom）130億美元以來最大宗IPO。西門子醫療強化資本結構之後，將繼續迎戰全球科技巨頭的挑戰。

AI讓平等醫療更進一步，Facebook選擇從人類細胞圖譜切入

事實上，傳統電子醫療集團和科技巨頭的競爭，從AI開始進入白熱化，也有利於人類健康的下一步發展，IBM Watson Health健康長Kyu Rhee博士曾提出醫師AI三大原則：目的、透明和技能：都是為了幫助人類，而不是取而代之，瑞伊博士認為AI是一種新技能，當「人類 AI」（Human AI），才完整增強人們的能力，「人類 AI」適用於臨床醫生、管理人員和健康IT專業人員。

更精準、更有效率、更加透明化、成本也更加便宜，讓「平等醫療」的概念，有可能進一步開展。

2010年英國學者Michael Marmo曾發表論文指出，在英國，最貧窮的一群人比最富有的一群人，平均少活了七年，也比較容易發生失能。在美國，相較於白人，黑人死於心臟病和中風的機會分別高出29%和40%。

「平等醫療」的需求，正是FAMMG等科技巨頭的競合全新起點。因為社會、經濟、教育等種種不平等，透過AI能代替人手短缺的人類醫生做初步的診斷，資訊的不平等，也可以透過AI來學習，創造其他的可能性。

Facebook創辦人扎克伯格夫婦2015年就設立Chan Zuckerberg Initiative，計劃未來十年將投資30億美元，資助全球的科學家研究疾病治療，第一個專案就是投入6億美元建立Biohub研究中心，將科學家和工程師聚合在一起，共同研發預防、治療及管理疾病的工具，並大力贊助「人類細胞圖譜」（Cell Atlas project）的完成。

「人類細胞圖譜」將細胞各種狀態整理出來，讓人們可以更快了解自己的細胞，進一步防制疾病，因為扎克伯格（Mark Zuckerberg）觀察，目前用於治療人類疾病的費用，至少是疾病預防的50倍，「這需要改變！」扎克伯格說。

扎克伯格是FAAMG中最年輕的創業者，所以他敢喊出「2100年」結束前要控制所有疾病，離現在還有82年，所以也願意從最基本的「人類細胞圖譜」做起，而Biohub的負責人史丹福大學生物工程學教授Steve Quake博士，擁有735項專利，能幫助Facebook的醫療大計一步一步打下基礎。

另外，Facebook專長的社群科技能力也繼續發揮功能，像密西根大學研究人員開發「Genes For Good」應用平台，利用Facebook招募志願參與者，讓參與者可使用「Genes for Good」參與基因檢測研究、探討健康相關的資訊，彼此幫助了解自己和他人日常生活和基因變化比較，進一步達成日常健康的目標。從基礎圖譜到社群，都是為了提升效率，解決資源不足，追求未來的平等醫療服務。

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