創新AI醫療技術應用發展
隨著科技不斷發展，人工智慧（AI）技術在醫療領域中的應用正日益受到關注。現代醫療系統產生龐大數量的醫療數據，包括來自各種診斷工具的影像數據、患者歷史記錄、治療計劃等，這些數據需要被即時收集、處理和分析，以支持醫生決策和患者治療。然而傳統的數據處理方法效率低下，耗時費力，難以應對這種大規模、多樣化的數據需求。英特爾（Intel）實驗室創建AI醫療科技發展平台，可有效解決醫療數據痛點。
醫療數據所遇到痛點，可透過AI醫療平台解決
除數據處理速度的問題，藥物研發的高成本也是醫療領域的一大挑戰。傳統藥物研發過程需要大量時間和資源，從新藥發現到臨床試驗，每一步驟都需要經歷長時間研究和驗證，而這都伴隨高昂經濟成本。不僅影響了新藥推出速度，也增加醫療系統負擔，降低患者用藥選擇性和治療效果。
此外，在分析醫療大數據上，醫療數據共享與個人隱私一樣是個難題。過去電子健康紀錄不僅配置成本高昂，如醫學影像、臨床數據、病史等資訊，也難以在醫護、患者、行政間統合，使用上較不靈活。而隨著人口高齡化、少子化和後疫情時代醫療需求增加，醫院和醫療機構面臨越來越大的壓力，醫護人員短缺，也是待解決的難題。
圖1. Intel實驗室和賓州大學佩雷爾曼醫學院（Penn Medicine）使用AI醫療平台鑑定惡性腦瘤。
圖片來源：https://reurl.cc/xLVDzb
英特爾運用軟硬體設備創建AI醫療科技發展平台，其中，所使用的Intel Core Ultra處理器，具備CPU晶片、圖像處理器（GPU）和加速AI引擎的神經網络處理器（NPU），提高生成式AI處理能力，結合模組化、多晶磚設計等，提升其性能和降低功耗，能快速處理醫療數據、加速藥物研發、改善醫療影像辨識、提供自然語言處理等方面的應用。
開放式聯邦學習，可保護機敏資訊及個人隱私
此外，由於醫療數據的隱私性很高，透過開放式聯邦學習（OpenFL），使得不同機構之間可以在不共享原始數據的情況下合作，進而保護敏感資訊和個人隱私，又可有效利用全球範圍內的數據集，提高模型的訓練效果，從而有助於改善醫療診斷準確性和治療效果。
圖2. Intel的聯邦學習硬體和軟體解決資料隱私問題
圖片來源：https://reurl.cc/xLVDzb
相關AI技術說明如下：
- AI在醫療影像辨識方面的應用：使用圖像處理器（GPU）和神經網路處理器（NPU）來快速處理各種醫療影像，例如可用於快速判讀X光片、MRI和CT等各種醫療影像，減低CT掃描所需幅射劑量並加快掃描效率，將原本耗費數小時的過程縮短至30分鐘內完成，減少醫療人員花費在影像解讀上的時間。
- AI在自然語言處理方面的應用：自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLM）的發展，可以幫助醫療人員快速生成病歷報告，並利用節省的時間更好地照顧病人。
- 無接觸應用：運用Intel Core處理器以及OpenVino技術，打造無接觸式的生命徵象感測儀，在不增加護理人力負擔的情況下監控心律、呼吸、溫度及心電圖，無接觸監測更可減少感染機率。
- 開放式聯邦學習（OpenFL）：是一種AI機器學習技術，允許不同機構之間共享模型而不共享原始數據，從而在保護敏感數據的同時實現合作和模型改進。例如使用聯邦學習進行腦腫瘤檢測，消除阻礙類似癌症和疾病合作的數據共享障礙研究，幫助國際醫療保健和研究機構鑑定惡性腦瘤，檢測準確率提高 33%。
圖3. Penn Medicine和 71 家國際醫療保健/研究機構，透過Intel軟硬體技術，將腦腫瘤檢測準確率提高 33%。
圖片來源：https://reurl.cc/xLVDzb
未來展望及潛在商機
隨著英特爾的AI PC加速計畫推動，專為AI PC打造的Intel Core Ultra平台，生成式Al將會首次被引進至個人電腦中，通過提供支援 AI 和機器學習的硬體和軟體技術，以及與相關生態系統的合作，來加速個人電腦領域的人工智慧應用和創新。預計到2025年出貨量將上看超過1億台，在2028年之前，將佔PC市場的80%。而除PC之外，Intel Core Ultra也為邊緣設備提供高能源效率的AI加速，支援需求嚴格的視覺工作負載，在醫療保健、零售和製造等垂直市場推動創新。
封面圖片來源：https://www.charmingscitech.nat.gov.tw/post/sts11-records
參考資料來源:
1.第6屆亞醫療創新論壇:AI應用無遠弗屆，專家暢談未來醫療發展布局
https://geneonline.news/medtex-summit-asia-2023-healthcare-ai-future-trends/
2.英特爾推出業界首個AI PC加速計劃
3.英特爾Intel® Core™ Ultra處理器啟動AI PC時代https://www.ithome.com.tw/pr/160392
4.英特爾和 Penn Medicine 發表最大規模醫學聯合學習研究結果
5.Intel參與台灣醫療科技展，展現與台灣生態系夥伴、醫學產業合作成果
https://www.cool3c.com/article/204539
6.我可以不分享我的病歷嗎？建構醫療大數據的難題——醫療數據共享與個人隱私
https://www.charmingscitech.nat.gov.tw/post/sts11-records
7.英特爾聯手生態系 拓醫療AI
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