不用寫程式採拖拉式設計分析流程,AI Labs 與微軟合作推 TaiGenomics 基因分析平台

作者 | 發布日期 2018 年 12 月 28 日 15:01 | 分類 AI 人工智慧 , 醫療科技 follow us in feedly

台灣因醫療發達,再加上有全國等級的保險制度全民健保,有大量的資料能夠運用。近年 AI 技術成為新的熱門名詞,結合既有的健保資料庫,幫助建立精準醫學。AI Labs 與台灣微軟合作建置 TaiGenomics 基因分析平台,初期與台大醫院合作,分析先天性耳聾的病歷與醫療數據。



台灣有相當堅強的資通訊產業,而且健保造就的大數據資料庫。AI Labs 與微軟合作建置開發 TaiGenomics,初期先與台大團隊合作,用他們長期做先天性耳聾研究成果,在 TaiGenomics 上面分析。

TaiGenomics 藉由國際學術社群分享的 200 萬筆文獻資料,用 AI 進行文獻分析,還有各個醫院長期治療病患,收錄的病人病例資料。TaiGenomics 也收錄收錄基因定序結果,與 AI 分析的文獻結果比對, 能夠加速醫師分析與診斷的效能,並且累積病人的病例資料,建置資料庫邁向精準醫學的道路。醫師假若有自己收錄的論文,也能匯入 TaiGenomics 做分析處理。

▲ TaiGenomics 能分析大量論文內容,幫忙醫生讀論文。

AI Labs 產品經理林盈宏在展示系統時,提及 TaiGenomics 操作簡便,資料分析流程採拖拉式的介面設計,不用寫程式,減低醫護人員、研究者進入的門檻。

▲ TaiGenomics 強調能大量減低基因分析成本。

台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾表示:「我們與微軟合作、運用 Azure 的優勢開發 TaiGenomics,將醫療大數據分析所需的空間及運算資源雲端化,也希望藉由本次合作,讓 TaiGenomics 能發揮台灣的優勢,連結產業利害關係人,透過醫療生態的整合帶動新的生態誕生,進而讓台灣建立世界級的精準醫療生態圈。」

台灣微軟總經理孫基康說,微軟致力打造 AI 平台,並且與專家社群連結,新創連結起來。微軟的平台讓路究者不用擔心儲存、運算等資源,並且有機會 scale up,到達全球等級。資安方面微軟也有下功夫,去識別化,然後重要資料研究者可決定留在地端。

孫基康補充說 AI engine 可與不同平台整合,像是像上下游的研究者開放,自身有 R server 也能提供統計工具,也有收錄現成的資料集能夠馬上運用。

TaiGenomics 與台大先合作,並且要提供資料。領人好奇之後會不會有後續的合作者,以及是否要收費的問題。杜奕瑾說,他們與台大先合作算是拋磚引玉,歡迎有興趣的學術單位跟他們洽談。至於收費方面目前是還沒有想到,未來會視情況制訂相關辦法。

▲ AI Labs 創辦人杜奕謹談台灣在精準醫學的機會。

杜奕謹在聯訪中稱讚微軟平台,資安是相當不容易的工作,至今還沒有嚴重的資料外洩問題。而台灣也是相當重視隱私和醫學研究論理的地方,台灣也有機會將他們的成果,透過國際化的平台推到全世界。

分析病歷資料令人聯想到 IBM Watson for Health 的舉措,而 Watson 方案因不夠適用醫療情境,功能說得太滿,最終不夠好用遭到使用過的醫療人員批評,最終裁員因應。而微軟協助架設的 TaiGenomics 到底會與 Watson 有什麼不同,從 TaiGenomics 先從與一家醫院合作,從他們專精的病症著手,再慢慢找尋新的夥伴辨識新的病症。TaiGenomics 與台大團隊合作,團隊專精先天性耳聾的診斷,也許一步一步紮好腳步是與 Watson 不同之處。

(圖片來源:科技新報)