裴有恆

美國南加州大學電腦工程碩士。歷經神達電、仁寶及台灣大哥大等14年手機通訊及物聯網產品研發等豐富的經驗,期間並有帶領導入車聯網系統開發經驗。長期觀察物聯網與互聯網產業,並發表物聯網技術與趨勢文章。現為專業物聯網講師。
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精準醫療其實不只是基因
在我的上一篇文章「從醫療科技展談台灣的精準醫療」中提到「根據醫學研究,發現癌症受到基因的影響,據醫學上估計,5-10%的癌症,都有來自於遺傳上的基因變異。」,看到這個資訊,我一直在想,5-10%的比率會不會太少? 這個疑問,在我的一位從美國回來的學生物科技朋友跟我聊過後,我才豁然開朗。原來,人類的疾病是在遺傳背景和環境因素共同作用下產生的。基因只反映了由遺傳決定的因素,只能解釋當下5-10%的疾病發生,並不能算出那些受後天因素影響的慢性病和癌症。要做到更精準的醫療,只靠基因檢測遠遠不夠,所以,要以多組學這種方式來讓它完整。 多組學不單只分析基因體,還包含代謝體、蛋白體、自體免疫,腸道菌群以及環境暴露因子等當下生理數據,加上臨床病歷醫療資料,全面性地人工智慧整合解析產生結果,這樣的精準醫療才有機會精準。而其中代謝體,扮演著很重要的角色。 另外因為細胞內的生命活動由眾多基因、蛋白質、以及小分子代謝產物來共同承擔,而上游的(核酸、蛋白質等)大分子的功能性變化最終會表現在代謝層面,如神經遞質的變化、人體激素調控、受體作用效應、細胞信號釋放、能量傳遞和細胞間通訊等,所以代謝體處於基因調控網絡和蛋白質作用網絡的下游,所提供的是生物學的終端信息。 加上基因和蛋白表達在功能水平上的微小變化會在代謝物上得到放大,因此使檢測更容易;其次,許多基因和蛋白的非功能性變化不會在代謝物上反映出來,從而起到了上游信息向下游傳遞過程中“噪音過濾”的效果。 另外,小分子代謝物質的分子結構的確比蛋白質簡單,但是代謝物質資料庫的價值,不在於收錄這些小分子而已,而是要紀錄這些代謝物如何互動,這些互動會構成一張極為巨大的蜘蛛網。因而代謝組學所採用的代謝物信息庫,遠沒有全基因組測序及大量表達序列標籤的數據庫那麼複雜。由這些要素,可看出代謝體在整體系統的重要角色。 將所有因素的數據全盤考量後,所達成的精準醫療,相信接下來可以解決更多人類健康的問題,而據我朋友告訴我的消息,美國已經做了好多年了,而台灣看來還有一段路要走。 ●研發創新教練Rich老師的創新天堂 ●FB粉絲團:Rich老師的創新天堂-研發創新教練 裴有恆溝通專頁 ●FB物聯網社團:i聯網(智慧、創新、個性化的萬物聯網) <本專欄反映專家意見,不代表本社立場> 虛擬實境測量視力App,幫忙即時監測視力健康
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健康新知
從醫療科技展談台灣的精準醫療
2017年的12月電腦展規模不大,反倒是同時在南港展覽館四樓,舉行了醫療科技展。我特別在最後一天下午趕去參觀,想了解這次展覽的重點,而我看到的是基因療法的進展。 來參展的醫院系統不少,也有很多生物科技醫療廠商,其中,針對基因科學,我印象最深的有兩家廠商:麗寶基因跟華聯基因晶片。 根據醫學研究,發現癌症受到基因的影響,據醫學上估計,5-10%的癌症,都有來自於遺傳上的基因變異。而最近最有名的案例,就是美國女影星安潔莉娜.裘莉因為母親在56歲死於卵巢癌,外祖母和一個姨母也因衛癌症奪走了生命,安潔莉娜.裘莉經過癌症基因檢測後,發現自己患乳腺癌的風險機率為87%,而患卵巢癌的風險機率為50%,所以2013年她進行了乳房切除手術,2015年她又進行了卵巢與輸卵管摘除手術。 最近很多醫院也開始導入基因數據分析療法,針對癌症病患的基因做人工智慧分析後,再量身打造提供對應的藥物及治療方式,麗寶基因就是提供這樣基因檢測與數據分析整套方案的公司。 台北榮總在2017年8月份宣布癌症標靶用藥檢測服務正式上線,透過此工具,各類癌症患整集醫生可以了解哪類藥物最適合患者,增加治療選擇。而這樣的成果,正是2012年起台北榮總與麗寶基因共同投入癌症基因體醫學實驗室的結果,2014年底提供小細胞肺癌、大腸直腸癌,全面性用藥評估等個人化基因檢測,現在更增加全面性癌症標靶用藥相關突變基因檢測服務、全方位癌症基因檢測、腫瘤全面性409基因檢測…等等,而檢測後的基因體,將透過臨床焦點分析基因診斷平台OncoMed143來做個人化分析診斷。 OncoMed143平台利用高通量次世代基因定序平台,針對143個腫瘤關鍵基因於單一流程中同時進行DNA、RNA檢測,其中包括49個基因拷貝數變異分析、22個融合基因變異分析,使用Oncomine Knowledge Base資料庫。 Oncomine Knowledge Base資料庫是目前全世界最大的腫瘤數據庫,是由美國密西根大學的Hovelson等人與ThermoFisher的研究人員,合作開發針對癌症研究,並且可以提供相關用藥資訊。 在當場的觀察中,我發現台北癌症中心也導入類似的系統,這也證明這樣的做法很受歡迎,而這樣的做法中基因檢測晶片其實佔了很重要的角色,而華聯基因晶片是台灣這方面的代表。 華聯的基因晶片事華聯生物科技公司所推出的基因檢測晶片,華聯生物科技公司推廣染色體晶片,癌症、慢性、肥胖等基因檢測。精準醫療中,必須要有好的基因檢測技術,而這必須用到基因檢測晶片,而華聯就是世界上少數具備有這樣晶片技術的公司。 從麗寶基因跟華聯生物科技的展示,就知道台灣在這方的實力不弱,雖然現在基因檢測的Oncomine Knowledge Base資料庫是來自美國,但據我所知台灣也有很多人正在往這方面努力,搭配台灣強大的醫療技術,可以看出台灣在精準醫療將有很光明的未來。 。研發創新教練Rich老師的創新天堂 。FB粉絲團:Rich老師的創新天堂-研發創新教練 裴有恆溝通專頁 。FB物聯網社團:i聯網(智慧、創新、個性化的萬物聯網) <本專欄反映專家意見,不代表本社立場> 人工智慧與醫療
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人工智慧與醫療
人工智慧在醫藥領域的應用是現在人工智慧應用最擠的領域之一,而透過人工智慧精準醫療更是其中很被看重的領域。 在21世紀初期,科學家完成人類的基因定序之後,首先,20多年前冰島建立了全國民眾的組織樣本資料庫,在2015年從其中的基因研究中發現了很多驚人的結果,如某基因突變可能會引發阿茲海默症,以及另一基因與心房顫動相關。 這幾年下來,人類發現了遺傳性疾病跟基因有關外,後來更發現了癌症跟基因是很有關係的。尤其在冰島開始相關研究後,越來越多的國家投入這方面的研究,像是美國、英國、中國跟台灣都有投入,台灣人體生物資料庫目前收集到約9萬人的基因。 這樣的研究涉及大量的基因資料,人工智慧的處理發揮很關鍵的角色:利用人工智慧找出重大疾病與基因的關係,而了解法則後,再開發治療方法,以針對個別症狀治療,這就是精準醫療。就如台北醫學大學前校長閻雲所說:「精準醫療主要以『基因定序』為方法、『遺傳訊息』為手段,用大數據科技來演算、分析,搭配相應的用藥與治療方法,最後實現『個人化治療』的理想。」。 另外,人工智慧的搜尋與影像辨識的能力已經超越人類,這在症狀辨識上發揮很大的作用。這也是李開復老師在演講中提到放射科醫生這部分的工作將被人工智慧取代的原因。 現在IBM、Google、微軟這些大公司都已經利用他們的人工智慧能力投入醫療精準醫療。IBM Watson主要投入癌症與心血管疾病,去年IBM Watson在日本將以昏迷山下綾子女士的基因資料輸入後,十分鐘後,搜尋論文比較後,確認了她真正患的是罕見的「二次性白血症」,而在對症下藥後,救了山下綾子女士一命。而我在之前參加研討會時,IBM更針對乳癌與肺癌的人工智慧處理做了很好的講解。 Google也展開了Google DeepMind Health計畫,跟英國的NHS機構合作,將所有機構得到的醫療數據做分析,以協助醫院診斷,確保每位患者可以正確地被治療,同時顧及患者的隱私權:強調醫院和患者才是有直接關係的數據控制者。 微軟提了供整合醫院、醫師及病人的 HealthVault 個人健康管理服務平台,利用這個平台,可以集中儲存、管理、使用分享自己與家人的健康資訊,並整合醫療器材或穿戴式裝置的偵測資料,提供人工智慧分析 。另外,微軟也展開了基因相關精準醫療的研究。 台灣有很好的醫療水準,相關的醫療研究也早就展開,像是謝邦昌老師的醫療大數據,還有台北醫學大學今年宣布導入IBM Watson,以及與微軟合作醫療人工智慧人才培育。而在今年九月底政府舉辦的研討會中,永寧基金會也展示了相關資料,這些都顯示台灣在醫療人工智慧的投入,相信接下來我們都可以享受到人工智慧協助醫療帶來的好處。 。研發創新教練Rich老師的創新天堂 。FB粉絲團:Rich老師的創新天堂-研發創新教練 裴有恆溝通專頁 。FB物聯網社團:i聯網(智慧、創新、個性化的萬物聯網) <本專欄反映專家意見,不代表本社立場> 台灣在智慧醫療進展上的阻礙
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為什麼台灣應該注重發展醫療大數據?
謝邦昌教授是台北醫學大學(簡稱北醫)管理學院的院長兼大數據中心的主任,而我在之前因為在東森的大數據工作的好朋友的介紹知道了他,特別去拜訪謝教授,但是一直沒有好聽過謝老師的長時數的演講,8月26日行銷管理讀書會「行雲會 」找謝邦昌老師演講醫療大數據,我立刻報名參加,了解北醫大數據所目前做到的進度。 北醫現在跟台灣大寬頻等公司合作,提供遠距照顧服務,其中很重要的原因是因為謝邦昌老師帶著過去研究健保大數據的成果,以論文發表後,再引用論文,成為他系統的常模基礎。也就是說,當一個健康身體資料進來時,可以跟大部分的人的相同資料做比對,了解這個人跟群眾比對的狀況,這個就是我之前提到台灣的健保資料庫的最佳用法。結合醫院醫療資料的用醫紀錄,檢驗紀錄、用藥紀錄,加上聯網醫療器材或穿戴式裝置的量測紀錄等數據,接下來更可以形成可以預測疾病與健康管理大數據的模型的基礎,以及更進一步的形成健康圖譜。 當然,使用論文比起直接使用健保資料庫,相對是多了些限制,但是在現實隱私權法令的限制下,健保資料庫去實名制到完全能被使用還有一段距離,而且目前所知開放的資料非常有限,有些有用的資料未被長期保留,也造成健保資料庫可能不是這麼有用。但是開始至今二十一年,兩千三百萬人的資料,在慢性病上的觀察,還是能起一定的效用,不然,中國大陸的駭客想要獲取資料第一名的政府資料庫,就不會是健保資料庫了。 我個人樂見北醫有這樣的作為,但是也不免懷疑,北醫的醫療資料的部分只有北醫體系的三家醫院,這樣的醫療資料量難免有不夠廣泛的疑慮,也許這也是北醫決定跟IBM合作,導入Watson人工智慧診斷,讓台灣的智慧醫療能夠在此時一舉達到世界一流等級。 而如果對癌症等慢性病或特殊病症,可能需要從基因著手來做精準醫療。因為深度學習的資料庫需求非常大量。所以在黃種人基因資料庫上亞洲可能只有中國大陸符合這個需求,畢竟只要中共領導人習近平一聲令下,兩億個基因都不成問題,據說中國現在已經開始了針對百萬人取得基因的試驗。 而台灣因為隱私權的關係,努力很久也只能取得不到十萬人的基因,其中屬於癌症等慢性病或特殊病症的基因,更是少得多,這就大數據的角度,其實不夠滿足精準醫療的需求。 中國大陸因為地方大,醫療資源不足,開放遠距醫療已經是不得不的做法;而人口多,造成醫療大數據可以使用的資料夠多,不過他們開始收集健康大數據的時間很短,加上有很多假數據,其實要好好處理慢性病是不夠的。我一直覺得兩岸合作,截長補短,在醫療方面可以在亞洲稱王。 不過台灣很多醫院有門戶之見,很難合作,這可能需要時間慢慢打開。 當然,我也在想,當中國有足夠時間收集慢性病資料後,他們也不需要台灣了。 。研發創新教練Rich老師的創新天堂 。FB粉絲團:Rich老師的創新天堂-研發創新教練 裴有恆溝通專頁 。FB物聯網社團:i聯網(智慧、創新、個性化的萬物聯網) <本專欄反映專家意見,不代表本社立場> 台灣在智慧醫療進展上的阻礙
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健康新知
台灣在智慧醫療進展上的阻礙
最近,我參加了智慧醫療論壇,這次的論壇參與的有IBM談認知運算在醫療影像的分析解決方案,穿戴式裝置與醫療保健關係…等等主題,我也參與日台北醫學大學辦的HIOT健康物聯網產學醫研聯盟成立,還有我去年底參加的智慧城市之智慧健康研討會,以及高醫對長期照顧的積極,都可以看出台灣醫療界最近對台灣醫療物聯網的積極程度,成長進步是件好事。 台灣的醫生因為是全台最優秀的人們去從事的職業,當然頭腦素質很好,也往往對最新的資訊與醫療科技不遺餘力的去了解。不過,台灣因為健保的計費方式,次數越多才越賺錢,造成醫療人員過於忙碌,負擔過大,卻也是事實。如果能夠透過穿戴式裝置做好預防醫療與認知科技強化醫療效果(如病症判斷正確率),則可以減少醫療人員的負擔,醫療人員則更有時間來強化醫療相關的技術,這是很棒的正向循環。 在這幾次的正式參與研討會與私下的跟醫界人員來往溝通的時候,我發現了台灣本土的穿戴式裝置開始與醫界合作一起開發,希望做出幫助人更健康的產品;但是也發現,較普及的智慧手錶手環收集到的生理資料品質不夠好,而即使是可以量測到較好品質的貼身衣物,男性也可能因為小腹肥大而量測品質打了折扣,而且這樣的智慧內衣,現在要價不菲,普及率不高,另外,加上沒有對資料好好規劃,且蒐集到資料數量不多,無法形成好的學習模型,反而不具太多參考價值。 台灣因為醫療技術不錯,醫療診斷的資料也有不錯的品質,現在各家醫院也很努力的去利用這些資料強化醫療。但畢竟台灣人數不多,健康醫療資料要成為足夠好的大數據模型,只靠各家醫院系統各自為政,有一定的困難度。而台灣最久且量夠大的健保數據,卻因為涉及隱私權而開放使用遙遙無期。據醫界人士告訴我,健保數據可能只有較大規模的醫院提供的資料品質符合需求;不過它的歷史夠久,推估慢性病的資料,相對很有價值,這是台灣現在跟世界各國競爭的最佳優勢,特別是在亞洲地區。 上述提到的都是台灣醫療物聯網的困境,不過至少各家醫院系統已經積極開始了,然而接下來要透過機器學習來形成夠好的大數據模型與人工智慧學習模型,看來還有一段不短的路要克服。 。研發創新教練Rich老師的創新天堂 。FB粉絲團:Rich老師的創新天堂-研發創新教練 裴有恆溝通專頁 。FB物聯網社團:i聯網(智慧、創新、個性化的萬物聯網) <本專欄反映專家意見,不代表本社立場> 利用物聯網裝置與大數據,達成長照2.0
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長照
利用物聯網裝置與大數據,達成長照2.0
5月12日我去參加台灣物聯網產業工會與高雄醫學大學合辦的「健康照護與物聯網發展應用服務」高峰論壇擔任論壇與談人,這次的活動在高雄醫學大學國際會議中心,而會議的重點在談長照2.0與物聯網裝置的結合。 根據衛福部的資料,長照2.0與長照1.0的差別在於,服務的對象從4類變成8類(多了50歲以上失智症者、55歲以上失能平地原住民、49歲以下失能身心障礙者及65歲以上衰弱者),服務的項目由8項變成17項,而17項其中一項服務模式就是社區整體照護模式,這其實也是長照2.0的重點項目。而這個照護模式,就會結合社區既有資源,執行時以ABC三級架構來做,A級為長照旗艦店,也就是社區整合型服務中心;B級為長照專賣店,也就是擴充複合型服務中心;而C級為長照柑仔店,也就是廣設巷弄長照站。 要達成這樣的架構,就必須以社區整合型服務中心的遠距照護結合,讓平時被照護者在巷弄長照站的社區照顧中心或家中,但是透過物聯網的老人健康監測裝置、穿戴式裝置或智慧醫療裝置(藍芽血糖計,藍芽血壓計),量測被照護者的身體健康資料,傳到醫療數據中心,讓醫院專責人員監控,以在被照護者身體量測數據異常時通知被照護者才到醫院就診,減少醫療人員負擔。 這次的論壇就在討論這樣的主題,當天高雄醫學大學長照研究中心副主任蔡宜蓉就說到,高雄醫學大學的遠距照顧網路已經有這樣的連結,並執行多年。就是將被照護者當天量血壓與血糖的數字回報到他們的資料中心,因為擔心身體狀況就去看診的人數大為降低為原有的四分之一,達成就診資源的節約。 現在健保的醫生因為看診負擔過多,很多醫生只好做短時數的看病診斷。如果透過這樣的機制,看診頻率降低,好讓醫生專注於該做的醫療,相信這樣醫療品質就可提升。蔡副主任也告知,他們未來會結合更多物聯網裝置,讓這個機制能夠更好。 另外,因為這樣獲得的健康資料數量不多,只能以資料探勘的方式,加上統計的模式做資料回歸模型,這樣精準度相對有限,不過開始了就是好事,就像高雄醫學大學現在已經達成的部分。 因為現在單一醫院體系的數據資料量並不夠多到可以成為建立精準度高的模型的大數據,而要形成大數據的規模,需要整合多個醫院體系的資料,現在各大醫院各成山頭,要談合作並不容易,又有很多患者隱私權的顧慮,就像要拿健保數據做成群體趨勢模型都不可得,這些都需要政府來做整合,才可能更進一步的有所成就。 。研發創新教練Rich老師的創新天堂 。FB粉絲團:Rich老師的創新天堂-研發創新教練 裴有恆溝通專頁 。FB物聯網社團:i聯網(智慧、創新、個性化的萬物聯網) <本專欄反映專家意見,不代表本社立場>
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把單調、重複性高的工作交給機器人,已是必然的趨勢
上週我去參加天下遠見辦的簽書會,針對李開復老師的「人工智慧來了」一書。李開復老師在這場簽書會做了一個小時的演講,首先就談到「人類接下來有50%的工作會被機器人取代」。 在從事物聯網、金融科技、人工智慧跟大數據的演講與講課的幾年來,我也發現了這個事實:金融科技會造成分行變少;物聯網中的智慧工業,會造成工廠中的操作員大量變少;而人工智慧因為搜尋能力強,邏輯強,檢驗能力強,將取代人類簡單的工作。例如法律事務所整理資料的人員、理財專員、證劵交易員、櫃員等等。跟李開復老師的看法不同的是,我認為工程師跟設計師的工作仍然會存在,而這樣的工作未來會多考量很多跟人有關的成份,這是機器人做不到的。 (李開復老師演講的簡報內頁:人工智慧會取代、改變、輔助哪些行業,擷取自個人現場拍照照片) 沒有同理心、沒有情感、不知道如何跟人類用情感溝通的機器人,是無法取代人類的。而我發現,在人工智慧時代,人類可以往自己在工作上的個人的優勢上強化,跟人工智慧協作。而發現我的天才跟優勢評量測驗(Strengthscope)是發現天才或優勢的好工具。 發現我的天才評量是買「發現我的天才」一書後,就可以做的評量,做完之後,會告訴做測驗者從34個天份中找出自己最強的五個天份,我一直記得自己的天份是學習跟蒐集,所以很適合做產品經理或是講趨勢的講師。 SP優勢評量則是針對感性/情感、理性思維、執行/落實、人際關係四大構面,發展出了24個個人優勢(自信、堅韌、樂觀、熱情、情緒控制、勇氣、戰略眼光、重細節、批判思維、創造性、常識、自我提升、重結果、主動、靈活、效率、果斷、建立關係、說服力、領導、同理心、培養他人、熱誠、協作)。在我們做評量後,都會發現我們的七項突出優勢。 每個人都有個別差異,所以做這個測評的結果不會有兩個人是一樣的。而人生在世,強化自己的強項比補強自己的弱項,所花的功夫是少得多。在人工智慧時代,發現自己的優勢,找出接下來跟人工智慧協作的方法,才是人工智慧時代的工作之道。 SP優勢測評不只是分析,還有3~8名的朋友針對你七大優勢部分做360度反饋,可以讓你了解朋友對你的觀點。而透過測評分析,搭配教練手法,可以協助更多職場人士發揮自己的強處,在職場上達成公司的目標。 在物聯網跟人工智慧盛行的時代,發揮自己的天份,把單調、重複性高的工作交給機器人,已經是必然的趨勢。李開復老師也提到,「人類生在世界上,難道不應該多產生一些心靈的碰撞和交流嗎?現在的我們都在忙碌於工作,而人工智慧剛好把人類釋放出來,其實也是一件好事。」 而了解自己的優勢其實也是幫助自己,在物聯網跟人工智慧時代,工作轉型或升級最好的依據。過去的工作做得這麼久了,要跨出舒適圈,轉換到其他工作,就心靈層面並不是那麼容易。從自己的優勢出發,轉換的門檻相對較低,在心靈的層面衝擊也比較沒那麼大,其實是不錯的選擇。 。研發創新教練Rich老師的創新天堂 。FB粉絲團:Rich老師的創新天堂-研發創新教練 裴有恆溝通專頁 。FB物聯網社團:i聯網(智慧、創新、個性化的萬物聯網) <本專欄反映專家意見,不代表本社立場> 新熟齡痛點觀察/我的未來不是夢,機器人伴我們老,做家事、陪聊天、24小時照護
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其他疾病
別等到生病才看病,可能已來不及了!
醫療資訊系統搭配大數據管理,健康銀行興起 我去年好好地做了一次全身健檢,希望不要到問題嚴重,感覺疼痛時才治療。記得幾年前,因為糞便有血讓我特別去做全大腸鏡檢查,發現有良性腫的瘜肉,當場切除後就沒再復發,而引發糞便有血的其實是小痔瘡,但是我很感激這次事件,因為等真的嚴重到大腸癌惡性瘤,我現在可能就不在這世界上了。 台灣的健保很方便,生病看病很便宜,可是到了生病才看病,通常都是症狀嚴重了。而現在的生活中充滿毒物,農產品幾乎都有灑農藥,加上無良商人讓假油、不合法使用食品添加物、塑化劑到處充斥,可能引發是癌症等重症。如果可以透過健康檢查,及早發現,及早治療,治癒率就很高,就像前副總統蕭萬長2009年在三總做健康檢查,發現自己有肺腺癌,經過適當治療後,到現在仍健康健在。 把預防治療的概念帶進生活中,透過智慧診所的服務平台,強化健康檢查的預防概念:結合居家健康管理與個人健康管理,搭配健康銀行的大數據管理,整合進醫療資訊系統,提供健康管理服務,目前一一興起,包括神通健康銀行、吉立健康銀行等系統。 就如我之前的文章提到,穿戴式裝置大家的接受度越來越高,現在像我媽媽這樣的長者都能接受,隨身佩戴,而政府的長照2.0也提到社區居家照顧是重點,這就需要有好的健康系統整合。 而在少子化的情形下,醫護人員人力越來越吃緊,這樣的系統其實可以緩解這種狀況;而這樣的系統,不僅用到長者身上,也可以做我們每個人的個人健康管理,將自己的健康存摺的資料上傳,結合家中可上傳資料的血壓計/血糖儀,或是可量測相關生理資料的穿戴式裝置,把這些個人健康管理的資料,結合醫療機構檢驗報告、環境氣象開放資料及醫藥資料在雲端做大數據整合,就可以提供很多健康促進整合服務。 結合醫療體系,可以做好預防醫療,在異常時提供警示及協助預約就診。這樣可以大量降低醫療資源的浪費,而且這樣的花費與代價遠低於真正發現疼痛時才就醫治療。 預防醫療已經是現代人維護健康的新顯學,在這種趨勢下,人類可以活得久而健康,已不再是難事。 。研發創新教練Rich老師的創新天堂 。FB粉絲團:Rich老師的創新天堂-研發創新教練 裴有恆溝通專頁 。FB物聯網社團:i聯網(智慧、創新、個性化的萬物聯網) <本專欄反映專家意見,不代表本社立場>
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遇見新高齡
翻轉百歲 /科技進步,活到一百歲絕對不再是幻想!
人類平均年齡活到一百歲,可能不再只是癡心妄想,因為科技的越來越進步,從衛福部的資料,台灣人的平均存活年齡已經達到80歲,這是以前從來沒有的狀況,這也都是因為科技的進步。現在關於醫療科技,有兩個最新的趨勢,遠距醫療與精準醫療。 遠距醫療有兩塊,遠距健康監測與遠距醫療,遠距健康監測就是使用穿戴式裝置,配合人工智慧與大數據,可以根據數據呈現的趨勢,了解身體狀況與疾病狀況,這樣就可以提早預防與及時治療,就如我在「改變世界的力量,台灣物聯網大商機」中提到的有女性內衣可以偵測乳癌細胞增生狀況。 而遠距醫療,就是遠距看診與治療,這些也需要物聯網的機器,就像達文西機器人一開始就是為了這個目的而做的,還有我在「改變世界的力量,台灣物聯網大商機」中提到的遠端中醫透過穿戴式裝置做診脈的動作,不過台灣目前並未開放,反倒是中國大陸的各個互聯網企業如火如荼的展開,因應少子化、老年化和醫療人員逐漸變少,台灣應該會在日後開放。 精準醫療是針對醫療提供個人化與精準化的服務,因為基因解碼,醫學家發現癌症跟個人基因很有關係,而且之前冰島的全民基因大數據分析公布結果後,各國也紛紛展開了基因資料庫的收集:美國前總統歐巴馬提出的精準醫療的相關目標就有要建立一百萬人的基因資料庫。而在台灣,中研院的「台灣人體生物資料庫」到目前也吸引超過53,000位民眾參與。 透過基因資料庫分析,癌症很可能不再是絕症,而是要針對基因對症下藥才好診治的病症。 另外,IBM、Google跟nVidia等國際大公司,開始進入醫療界協助醫生診斷,IBM的人工智慧Watson透過深度學習大量的醫學文獻,現在可以協助問診和讀取X光片等方式,強化醫生的診療,在2016年Watson在日本就因此救了一名癌症女病患。隨著人工智慧的急遽發展,未來這樣的案例只會越來越多。 在這樣的發展下,台灣的機會在哪呢? 其實再2012年美國國家地理頻道紀錄片《亞洲新視野:臺灣醫療奇蹟》,介紹全球前200大醫院中,臺灣占了14家,僅次於美國及德國,排名全球第3,亞洲第1:就如大家知道的台北市長柯文哲之前在台大醫院帶的葉克膜小組,這方面的技術已經是世界第一了。 會有這樣的現象是我們的醫生過去都是聯考的佼佼者,我還記得之前的同學考上台大機械不唸,跑去重考為了考上台大醫科。而且我們的醫生都是「十一年寒窗」出來的:7年的醫科學習,4年的住院醫師,才能升為主治醫師,這些聰明人又有這麼嚴格的訓練,當然會有很好的結果。 另外,台灣開辦國民健康保險已經有20餘年了,雖然財務狀況不好,但為了跟醫療機構有清楚的金錢申請程序,記錄下很多醫療的資料(根據「KPMG 醫療大數據」一書的內容可知),這包含台灣所有居住人民的醫療資料,透過這些資料的靈活運用,可以在遠距健康監測上發揮很大的作用。 尤其政府現在又提出了「長照2.0」,要做到社區和居家照顧,透過好的遠距健康偵測,加上健保大數據分析協助,就很有機會成為亞洲預防醫學的重鎮。再加上良好的醫生技術,兩者結合會讓台灣的醫學地位更上層樓。尤其現在人越來越懂得養生,加上好的醫療,活到一百歲絕對不再是幻想。 。研發創新教練Rich老師的創新天堂 。FB粉絲團:Rich老師的創新天堂-研發創新教練 裴有恆溝通專頁 。FB物聯網社團:i聯網(智慧、創新、個性化的萬物聯網) <本專欄反映專家意見,不代表本社立場>
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遇見新高齡
智慧手環檢查睡眠,然後呢?│Vision 2025
我以前在電子業,因為工作壓力很大,加上怕做不到效果,睡眠不足是家常便飯。久了之後,反而造成週期性的失眠,一個月一次整晚不能入睡,最糟的時候,一週一晚不能成眠。所以,我決定離開電子業,成為專業講師。 ►日本銀髮商務權威分享│銀髮商機的關鍵,在於解決『不』的能力>> 現在的人很幸福,可以用智慧手環了解自己的睡眠,我一開始使用小米手環第一代,就是為了這個原因,不過後來為了不想把自己的健康資料送給中國而放棄使用,現在躺在我的抽屜中。後來神達的智慧手環出了,我就使用神達的智慧手環MiVia-Essential 350,每天檢查我前晚睡眠有多少程度的熟睡和翻身幾次,來讓自己安心。 最實用的 健康好食、好物 後來發現,這樣的情形,不只我有,我周圍很多朋友都有類似的睡眠問題,而其中很多人買這樣的智慧手環,就是為了知道自己的睡眠狀況。 可是,這樣就夠了嗎?我一直覺得不夠,我很希望神達能跟醫療機構進一步合作,將我的睡眠資料分析,給我更多的建議。像神達智慧手環睡眠的這塊的演算法,它是與成大醫院合作研發的。而智慧手環量測到的資料,其實是很需要進一步的大數據與人工智慧分析後的服務需求的,很可惜的,國內目前沒有做得很好的產品。 最近認識了中山大學的嚴成文博士,知道他是台灣最早做類神經網路人工智慧研究的老師,同時他也是睡眠醫學的專家。從他給我的資料,我明白了睡眠的重要性:睡眠不足,會造成很多問題:易胖、容易感冒、嗜睡症……這些在我在電子業工作的時候都遭遇到。 我覺得可惜的是,如果這些做有睡眠量測功能智慧手環的台灣廠商,可以把這樣的裝置量測到的數據,透過跟嚴教授這樣的專家合作,做人工智慧與大數據分析,就可以提供消費者有意義的回饋,不然每天看到的都是睡眠多少百分比與翻身幾次,看久了都膩了,覺得有點無聊。 ★健康、營養、心靈、生活.....長輩最需要的是什麼? 針對手錶手環類的穿戴式裝置,有一份資料說消費者玩了不到半年就丟棄了,我認為就是因為找不到有長久使用它們的誘因。但是消費者的穿戴式裝置的使用率卻也越來越高,在IDC的市場報告中,去年較前年成長25%,不過Fitbit跟Apple Watch雙雙衰退。不過,蘋果公司之前把Apple Watch 2全力轉向,讓Apple Watch以健康及醫療結合為主要方向,並積極做好Research Kit方面的人工智慧與大數據跟醫療的結合。而未來這兩個部分的整合,提供好的回饋,相信可以幫Apple Watch的使用者帶來很不錯的健康加值。 國內的智慧手錶手環業者很多還習於賣單一產品的思維,不知道消費者其實最希望的是這樣的透過數據分析後面所帶來的服務。還好有嚴博士這樣熱忱為大眾努力的學者,早就做好了相關學理研究,希望接下來能夠看到結合量測到的睡眠資料的產品,告訴我更多對我有益的分析與回饋。 加入 LINE 好友 健康資訊隨時看 。研發創新教練Rich老師的創新天堂 。FB粉絲團:Rich老師的創新天堂-研發創新教練 裴有恆溝通專頁 。FB物聯網社團:i聯網(智慧、創新、個性化的萬物聯網) <本專欄反映專家意見,不代表本社立場> 50歲後,運動習慣該做哪些調整? 當我年老,可能領到哪些錢? 「未來世界」會是什麼模樣? 
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