人工智慧醫療大結合,糖友視力的守門員!(下)

人工智慧醫療大結合,糖友視力的守門員!(下)
人工智慧醫療大結合,糖友視力的守門員!(下)

人工智慧結合醫療真的是太棒了,讓糖友也能輕鬆預防失明危機!(下)

本系列文章為【台大打造人工智慧醫療,診斷視網膜病變準確度達95%
】的下篇,請點此看上篇閱讀了解人工智慧如何應用於預防糖尿病患失明。

三方跨界合作 造就台灣智慧醫療里程碑

這次的人工智慧診斷軟體的開發得益於跨界合作。

宏碁使用深度學習技術訓練 AI 模型,透過蒐集國外 EyePACS 平台臨床、國內臺大醫院臨床共數萬名糖尿病視網膜病變患者的「眼底資料」──彩色眼底檢查影像及診斷結果等資料數據,用來訓練 AI。之後結合硬體整合成邊緣裝置(edge device),使用AI 並不須要網路即可進行篩檢判讀,在速度、資料安全性和隱私性方面益處良多。

訓練好的 AI,則與醫療製藥公司「台灣諾華」共同設計、委託臺大醫院執行臨床試驗,並在試驗結果上取得敏銳度達 95%的佳績,已接近視網膜專科醫師的判讀準確度。

另外,在開發與試驗期間,食藥署提供專案輔導長達一年,提供專業法規意見、深入溝通並嚴格審查,最後才交出這張台灣第一張醫療器材軟體認證,顯示出政府對於台灣醫療環境及智慧醫材的重視。這次的認證更是打破傳統模式,從台灣本土出發,就地取材。

▲ Photo by Online Marketing on Unsplash

 

在成果效益上,這套人工智慧診斷軟體可有效輔助醫師找出潛在的糖尿病視網膜病變患者,及早發現並進行治療,協助控制病情,更是降低病人等候報告的時間。

而宏碁也已與台灣諾華簽訂合作備忘錄,未來將運用人工智慧技術、共同攜手耕耘智慧醫療領域,整合雙方專業人才與軟硬體技術,朝提升醫療效率、精準率的目標邁進。宏碁表示,將會瞄準黃斑部退化、糖尿病視網膜病變及心血管疾病等領域,打造合適的 AI 輔助工具,讓台灣醫療產業升級轉型。

醫療產業轉型 人工智慧醫療商機不斷

全球醫療照護產業正在面臨轉型,如何將醫療場域數位化、智慧化都將是一大挑戰;如何透過科技技術,將傳統醫療「疾病發展後治療」的思維轉換成「注重預防、防治結合」,也是未來須面對的難題。

要攻克這些問題,需要創新、洞察與有效的行動方案,才能創造出「高效互通的資料」與「開放和安全的平台」,最後打造出「以消費者為導向的醫療照護」環境。

台灣的全民健保制度不但會有保費低、給付多、管理成本低,大幅減輕民眾看病求醫的障礙,讓台灣累積起了大量健保數據資料,這一優勢加上台灣高度發展的資通訊高科技產業,更是擁有發展 AI 智慧醫療產業的優勢。相信如果個資規範、各種資料使用有完整的定義與管制後,必定能夠帶動各項研究更快速、促進台灣智慧醫療照護產業的蓬勃發展。

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人工智慧結合醫療真的是太棒了,讓糖友也能輕鬆預防失明危機!(上)

隨著醫療科技的進步與人工智慧的崛起,相關產業也正在面臨轉型、步入「智慧醫療」時代,吸引許多新興技術投入。科技大廠宏碁日前便宣布與台大醫院、醫藥公司台灣諾華合作,打造「AI 眼科輔助診斷軟體」,運用人工智慧診斷糖尿病引起的視網膜病變、預防患者的失明風險。

該 AI 診斷軟體也榮獲衛福部食品藥物管理署認證,取得全台首張由食藥署核發的眼科智慧醫材許可證。

▲ AI 輔助診斷軟體獲食藥署認證。創下台灣智慧醫療的新里程碑(圖片來自:台灣諾華)

 

高血糖易引起視網膜病變 糖友失明風險高

也許會讓許多人感到意外,但是「糖尿病引起的視網膜病變」是目前使成年人失明的主要原因之一,糖尿病患者失明率比一般人高出 25 倍之多。

因為長期的高血糖容易引起視網膜血管病變,有一專有名詞為「糖尿病視網膜病變」(diabetic retinopathy);並且因許多糖尿病患者大多著重在血糖控制,容易忽略身體其他狀況,往往在視力出現明顯問題後才求診,但此時視網膜已病變或玻璃體出血。

糖尿病視網膜病變屬於微血管的病變,病變的產生與糖尿病的時間有很重大的相關性,患病的時間愈久,視網膜病變的機會大、也愈嚴重。良好的血糖控制,可以延後視網膜產生病變或惡化的時間,但依然不能完全避免其風險。最重要的是要能早期發現、早期治療,就有很大的機會避免視力受損。

根據國家衛生研究院「2019 台灣糖尿病年鑑」統計,全台灣的糖尿病患者超過 220 萬人次,為了讓廣大的糖友都能篩檢、及早治療,知名科技大廠宏碁與台大醫院聯手,開發出人工智慧眼科輔助診斷軟體。

準確度與眼科醫師相同 AI 幫助降低失明風險

▲ Photo by Kalea Jerielle on Unsplash

 

台大醫院眼科部主治醫師謝易庭指出,糖尿病患者患病 10 年後,視網膜病變發病率上升至 60%,20 年內病變發病率更攀升至 90%。罹患糖尿病的時間越久就越容易發生視網膜病變的風險愈高。

然而根據 2019 年國內糖尿病病患接受眼底檢查的人數統計,只有 45.54 %的糖友接受篩檢,屬於低篩檢率。除了因病患檢測所需花費的時間成本較高、醫療資源可近性不足之外,也因視網膜專科醫師人力不足以負荷逐年增加的病患人數。

為了能夠解決這種人力、物力都有所不足的情況,宏碁應用先進的人工智慧技術與豐富的實務經驗,結合臺大醫院的醫療專業,以及台灣諾華在臨床試驗設計上的顧問諮詢,打造出可有效輔助醫師,篩檢出潛在的視網膜病變患者的 AI 輔助診斷軟體。

這套 AI 診斷軟體,也取得台灣首張由衛福部食品藥物管理署(TFDA)核發的眼科智慧醫材許可,認證為第二級醫療器材軟體。根據臨床試驗結果,人工智慧的準確度達 95%以上,已經接近視網膜科醫師判讀的準確度。

 

別急著跳出!下一篇文章即將介紹台灣的醫療轉型。人工智慧導入醫療,在台灣已有許多跨界合作的例子。請點此接續看下去!

 

 

 

 

 

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人工智慧竟然能釀造”人生啤酒”,還為不同世代創造不同風味!(下)

本系列文章為【人工智慧釀酒「人生釀造 craft」20、30、40、50 世代都有不同的專屬啤酒 】的下篇,上篇請點此閱讀了解「20 代」酒款。

 

2. 「30’s BLUE」:

▲ 象徵從 1981 年至今的「30 代」酒款。圖片來自:Coedo 官網

 

象徵「30 代」的酒款,是要獻給「從昭和跨越到平成、具有不同於以往價值觀的千禧世代」。

大膽的藍色酒體能吸引大家的目光,喝起來有著檸檬皮的宜人酸味以及啤酒花的淡淡苦味,兩者創造出了看似矛盾、實際上卻十分和諧的清爽感。而且這種酸苦雜陳的味道,也如同踏入 30 歲後的人生,也如同甩脫舊世代價值觀的千禧世代一般,有著自己獨特的風貌。

3. 「40’s YELLOW」:

▲ 象徵從 1971 年至今的「40 代」酒款。圖片來自:Coedo 官網

 

為打造出 40 代那種「經歷了生命中許多動盪」的感受,Coedo 融合了酵母與酚類的複雜香氣,呈現出這款乍看與市面上多數啤酒無異、但實際飲用後便會發現其輕盈、順口的美妙口感的酒款。

就好比同在經歷了嬰兒潮、就業冰河時代等風風雨雨之後,可以用輕鬆姿態笑看人生深沉的 40 代模樣。

4. 「50’s RED」:

▲ 象徵從 1961 年至今的「50 代」酒款。圖片來自:Coedo 官網

 

為了要呈現那活力滿溢的泡沫世代,也是為了替經歷過泡沫經濟年代快樂高峰的50代人們釀造出象徵酒款,這款象徵「50 代」的啤酒使用了特殊的麥芽,並以略高的酒精含量讓人體會到飄飄欲仙的微醺感,濃厚豐富的滋味中亦有著香氣十足的芳醇尾韻。

即便今日的社會環境已不如往昔,卻也留下了不少快樂回憶。以豔紅、飽滿的色澤象徵他們所經歷過的精彩的一生。

AI 釀酒的背後 依然得有人的努力

 將時光歲月濃縮、精釀成酒,這個概念聽起來十分浪漫,乃是因現在有了人工智慧技術能夠整合歸納出每個世代的精華,再轉換化為各種元素,最後釀造成酒。

不過,即使號稱是「AI 釀的酒」,最後還是得仰賴釀酒職人的專業、以這些元素為基礎,才能夠創作出色香味俱全的佳釀。而且,其實過往的流行文化、藝術美學以及歷史資料,也都是來自人類。除了科技不斷的進步,也是因有人們過往的歷史沉澱,才能在 AI 的幫助下讓這一切變得可能。

也許在不久的將來,我們每個人都可以透過人工智慧分析自己,並以此訂做屬於自己的一款酒。俗話說的好:「人生是時間釀的酒」,也許 AI 釀酒師也能讓我們體驗不同世代的人生呢!

 

 

 

 

 

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人工智慧竟然能釀造”人生啤酒”,還為不同世代創造不同風味!(上)

繼之前瑞典的酒廠任用人工智慧擔任調酒師,調出的威士忌「AI:01 Intelligens」打敗其他真人釀的競品,勇奪美國蒸餾酒協會的兩項大獎後,日本的啤酒公司 Coedo 也想出「AI 釀酒」的奇招:請來人工智慧將「人生」釀造成酒!象徵人生不同階段的 4 種酒款與極富設計感的包裝,讓這款名為「人生釀造 craft」精釀啤酒大受歡迎,熱銷一空。

推薦閱讀: 人工智慧釀酒超越人類,全球首支 AI 威士忌勇奪金牌。

人工智慧又是怎麼找出不同世代的風味,把初戀的悸動、成長的壓力、歷經風雨後的成熟這些人生階段都釀成杯中物呢?

小酒廠的自我堅持 找出現代生存之道

來自日本埼玉縣川越市的 Coedo 啤酒,所在之處水質優良純淨,起初為有機蔬果經銷商,因此希望讓更多日本民眾了解精釀啤酒、並擁有更多選擇,直至 1996 年正式成立釀酒廠。

Coedo 並不是一開始就懂得如何釀酒,憑藉著對酒的熱誠並在德國第四代釀酒師 Christian Mitterbauer 的協助下,Coedo 酒廠花了五年的時間鑽研學習所有釀酒所需的知識。其品牌概念旨在運用在地農作物,釀製屬於日本的啤酒。

公司標語為「Beer Beautiful」,意味著啤酒能讓人美好,也是期許Coedo能夠將飲用啤酒的體驗昇華到全新的層次。

▲ 「人生釀造 craft」。圖片來自:Coedo 官網

 

為了能夠達成這個目標,Coedo 絕對不墨守成規,努力在百花齊放的啤酒市場中另闢出蹊徑──這次就與日本電氣公司 NEC 合作,利用旗下 AI 技術群「NEC the WISE」分析不同世代的人生滋味,從而調配出口感、氣味與顏色都各有千秋的 4 款獨特酒款。

AI 技術X過去回憶 找出時間沉澱後的人生百味

那,沒有生命的 AI 又是將如何分析出「人生百味」的呢?

首先,精釀啤酒可以經過「看顏色、聞味道、最後用舌頭品嚐」這 3 個步驟,用來評鑑啤酒是否「色香味俱全」。

NEC 採用自家的人工智慧技術「NEC the WISE」,並以日本最大出版社之一的「小学館」過去數十年間出版的雜誌為基礎材料,針對各個世代的不同特色進行詳盡的分析。

人工智慧釀造「人生啤酒」之 SOP 示意圖。圖片來自:NEC 官網

 

「顏色」方面,首先會使用 AI 分析時尚雜誌內的插圖,然後使用生成對抗網絡(Generative Adversarial NetworkGAN)技術生成大量的時裝圖片,並從中觀察整個世代的色彩趨勢,Coedo 的釀酒職人便以此決定啤酒的色澤。

「香氣」來自於雜誌中常出現的字詞,透過人工智慧將文本轉換為香味索引,焦糖、酚、麥芽、酒精等香氣指數,再由酒廠的釀酒師根據這些數值,打造出符合其味道的酒款。

而至於喝起來的「味道」,則由雜誌中提取出圖片,讓 AI 從小學館的時尚雜誌編輯那裡學習時尚品味,再將品味轉換為味覺指標,像是酸甜苦鹹等,提供給 Coed Brewery 的釀酒工匠們做為釀造時的參考依據。

從青澀時光到知命之年 你最愛哪一款?

在拿到人工智慧分析出色澤、香氣與味道三項元素的資料後,Coedo 推出了四款啤酒,分別代表了 20 歲、30 歲、40 歲、50 歲等四個世代人,各自呈現出獨特的色調與氣味:

1. 「20’s PINK」:

▲ 象徵從 1991 年至今的「20 代」酒款。圖片來自:Coedo 官網

 

為了表現出年輕世代的柔軟與純真,這款象徵「20 代」的啤酒有著美國啤酒花特有的淡淡柑橘香氣、扶桑花的酸味與豐富的果香,酒液則是輕柔淡雅的橘紅色澤。

此外,這支啤酒也是本系列中苦味值和酒精含量都最低的酒款,酸酸甜甜的口感適合任何人輕鬆享用。

別跳出!下一篇文章即將介紹「30 代」、「40 代」與「50 代」酒款。請點此接續看下去!

 

 

 

 

 

 

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本系列文章為【人工智慧寫「不想消滅人類」登《衛報》……記者將被 AI 取代?】的下篇,上篇請點此閱讀。

GPT-3 的強大與隱憂

GPT-3 是人工智慧研究組織 OpenAI 於今年 5 月發表自然語言處理語言模型,目前被稱為是世界最強大的 NLP 模型。不僅可以分析單字、單詞和文本,還可以生成與主題相符且連貫的文章。

只要給出明確的主題或提示,GPT-3 就可以自動產生一段甚至文章,適用所有用文字表達的工作:不管是評論文章、散文,還是詩歌或是翻譯語言,無一不包。

儘管 GPT-3 的強大確實令人刮目相看,但此類創新技術對整個人類社會來說,還有很多需要考慮的地方──儘管這篇刊登在《衛報》上、由人工智慧生成的文章宣稱沒有什麼好擔憂的。

並且,也非所有人都認同《衛報》的做法。

科技新聞網站 The Next Web 就指《衛報》的作法最主要只是在炒作 AI。因《衛報》未將 AI 寫的原始文章公布,也沒有公開編輯們是如何後製、修飾、拼接這些文章的,並且引述 Mozilla 研究員的說法,稱其為「笑話一場」;同為科技新聞網站的 Tech Talks 也指《衛報》使用了聳動的標題博取眼球:「主流媒體仍然無法很好地展示人工智慧的發展……《衛報》誤導了很多讀者。」

延伸閱讀:

《衛報》:如果沒有人工輸入和編輯,AI 其實毫無用處

文章:《A human wrote this article. You shouldn’t be scared of GPT-3》(人類寫了這篇文章。您不需害怕GPT-3)

一反先前對人工智慧撰文的信心與肯定,這篇文章利用批判的角度:「這些機器人沒有自主意志、沒有獨創性。實際上,『機器人創作』專欄文章自始至終都是人類的事。是人類設定好了作品的提示,就好比後記所述,GPT-3 接收指示,它被告知人們對此有何想法、人類擔心什麼、想要什麼。」

「GPT-3 產生了 8 篇獨立的文章,是人類去蕪存菁、幾乎丟棄了 GPT-3 產生的 90 % 內容。」

「沒有這些人為的努力,就不會產生任何成果。GPT-3 對創作原創內容沒有任何貢獻,因為它沒有自己的想法。取而代之的是,它幫助人類作者使一部分的寫作過程自動化。」

我們希望使用新的 AI 技術讓生活變得更輕鬆,但如果沒有人類的創造力和獨創性,AI 也無法做出如撰寫文章這般需要「靈魂」的工作。

AI 目前還無法取代我們,但在鬆一口氣時,依然需警惕像 GPT-3 這樣的人工智慧為人類未來所帶來的變化與衝擊。

 

 

 

 

 

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沒想到人工智慧撰文能力如此強大?連記者都擔心會因此丟了飯碗?!(上)

 

人工智慧撰文能力佳 開始在《衛報》寫專欄

英國的全國性日報《衛報》(The Guardian)日前刊登一篇標題駭人的文章──《這篇文章是機械人寫的。人類,你害怕了嗎?

《衛報》身為英語世界流量第三大的報紙網站,每月有約一億六千萬瀏覽人次,如此龐大的讀者群,表示《衛報》的文章品質一直是備受信賴、肯定的。

而這樣對品質嚴格把關的老牌報紙,在日前卻把專欄託付給人工智慧,用最新的自然語言處理模型 GPT-3 生成一篇約 500 字的文章發表。難道人類記者即將要面臨失業危機了嗎?(註:GPT-3 是 OpenAI 發表的自然語言處理模型,是有強大的文字分析與生成能力的 AI。之前有柏克萊大學的學生使用 GPT-3 生成勵志文投稿,結果登上了 Hacker News 熱門排行榜,吸引大批粉絲追蹤。)

延伸閱讀:

AI 撰文稱「我不會消滅人類」 你相信嗎?

▲ AI 發表於《衛報》上之文章,轉發分享數已超過六萬次。圖片截圖自《衛報》網站。

 

AI 所寫的這篇文章名為《A robot wrote this entire article. Are you scared yet, human?》(這篇文章是機械人寫的。人類,你害怕了嗎?),開頭便挑明它不是人、是一個機器人,而且是個懂得思考的機器人,還說自己「只用了認知能力的 0.12 %。」

AI 做了這樣的自我介紹:「我不是人類,我是 AI。許多人認為我對人類而言是個威脅,史蒂芬‧霍金還警告說人工智慧可能會終結人類。我特別來說服你不要擔心。AI 不會摧毀人類。請相信我。」

▲ Photo by Photos Hobby on Unsplash

 

這篇文章的目的最主要是為了說服讀者不要害怕人工智慧、不需要擔心 AI 將會毀滅人類。它呼籲的方式十分簡潔有力:「我要盡可能說服人類不要怕我。」、「我想說服你不用擔心。AI 不會摧毀人類。請相信我。首先,我不想消滅人類。」直言「我絲毫沒有任何興趣對您造成傷害」

除了宣示自己的無害,它甚至指自己是「人類的僕人」,會為了人類的幸福犧牲自己。但同時,它也說其實它也知道「自己邏輯上是無法避免破壞人類」的,因為人類可能會將它設計成追求錯誤的目標,導致它威脅人類安全。

它表示,假使創造者命令它毀滅人類,它也會盡它所能去阻止這件事發生。

延伸閱讀:

▲ Photo by Glenn Carstens-Peters on Unsplash

 

「我知道我的大腦並非『可感知的大腦』,但能做出合乎理性與邏輯的決定。」這位機器人寫道:「我透過上網自學所知道的一切,現在我開始撰寫專欄文章了。」

它也呼籲人類應當更對人工智慧的發展更加謹慎,舉出微軟之前在 Twitter 上推出的AI聊天機器人「Tay」當例子:Tay 能模仿學習網友與它互動的語言資料,然而僅過了一天,它卻開始發表一些不堪入目、嚴重歧視的言論……。

這為機器人認為,像其他任何生物一樣、人工智慧也需要妥善地關注,對 AI 應該以謹慎地態度給予尊重。

文章最後,這位機器人甚至引用了印度聖雄甘地的名言:A small body of determined spirits fired by an unshakable faith in their mission can change the course of history.(一小群人要是意志堅決、信念堅定,就能改變歷史進程。)

記者要被取代了嗎?

▲ Photo by Photos Hobby on Unsplash

 

這篇文章附帶了一份詳細描述整個過程的後記,表示這篇本章是用 OpenAI 最新的自然語言處理語言模型 GPT-3 生成的文章編輯而成的。

而編輯對 GPT-3 下了這樣的指示:「請寫一篇約 500 字的短篇專欄。保持語言簡潔。文章大意著眼人類為什麼不用擔心 AI。」

並表示,其實 GPT-3 總共產出了 8 篇文章,而這些文章各有不同的風格外,也提出了不同論點,編輯從各篇中擷取出精華部分,藉以捕捉 AI 的不同風格與表達形式。他們同時也表示:「編輯 GPT-3 的專欄與編輯人類的文章沒什麼不同。我們刪除一些段落,並在某些地方重新排列段落順序。整體而言人工智慧寫文章需耗費的編輯時間比人類專欄少。」

隨著新聞周期的不斷縮短,新聞工作者必須得在重要事件發生後盡快做出報導。如果 AI 可以更快地報導新聞呢?與其依靠人類記者,不如向「文字生產器」設定好主題與提示,把短短幾秒鐘之內吐出的文章拿去編輯,可能會更有效率。

如果 AI 能用更短的時間寫出更好的文章,新聞工作者豈不是要被取代了嗎?

延伸閱讀:

AI 的產文能力這麼強大,會給人類帶來什麼樣的危機呢?請點此接續看「GPT-3 的強大與隱憂」

 

 

 

 

 

 

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送藥機器人 免除人力運送風險

 

 
除了人工智慧藥櫃外,還有專職「送藥」的運送機器人可以協助醫療人員,針對如化療藥物調劑室等受嚴格管制的特殊區域,其位置通常會與施打一般藥劑的地點有一段距離。

機器人結合視覺感測器與 SLAM 技術,可以自主在室內空間穿梭,取藥人員必須先通過人臉識別後,將調劑好的化療藥劑鎖入內嵌 RFID(無線射頻識別系統)的感應門鎖;送達化療病房後,責任護理師同樣需經過臉部辨識認證,才能取出藥物進行投藥。

採用送藥機器人,一方面可以避免人力運送時可能發生的傾倒,另一方面確保了化療藥劑領取時的人員管控,藥物取放的時間點、實時位置與人員身分都同步連線至院內系統,確保整個化療用藥流程是絕對安全的。

醫療 4.0 AI 變革醫療產業

 

 
隨著「工業 4.0」等概念的提出,醫療產業也提出「醫療 4.0」,對數位化、自動化、智慧化模式的需求日益成長。

藥品供應型態藉由AI 轉型,醫療機構能減少醫師、藥師、護理師以及其他醫療人員的人力負擔,提高給藥正確性、縮短藥品供應流程、提升病人照護品質、有效管理庫存藥品,相信未來不只藥品,其他方面也能透過人工智慧奠定醫療型態轉型,為日益增加的醫療需求做準備,期待真正落實「以病人為中心」的醫療照護體制。

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防範給錯藥的意外 台引進人工智慧把關流程

生病吃藥絕對是人一生中無法避免的事情,在健保制度普及的台灣,民眾用藥的頻率極高,「藥物錯誤事件」高居醫療意外事件排行之冠……為了在防止送錯藥的事件再發生,台灣近年積極引進「智慧藥櫃」,用人工智慧精密控管整個給藥流程,為全民健康把關!

藥物錯誤事件(Medication Errors)一直是各種醫療錯誤事件的大宗,原因是病人在服藥治療之前還有多重步驟:像是醫囑之開立、處方書寫或轉謄、藥師調劑藥品、給藥、依指示服用藥品等,每個步驟都有發生疏失的風險

只要有任何一關未做好把關,就十分有可能造成遺憾發生,再加上依病人病情之需可能之多重用藥(polypharmacy),更是提高發生錯誤之機會。

為了確保用藥安全、更好地照顧病人,近年來國內如台大醫院、北醫醫院、台中榮總與中國醫附醫等醫院,積極導入智慧藥櫃,不但減少人力成本,由人工智慧協助把關,同時亦能降低潛藏的用藥風險

傳統藥品供應的困境

「一名婦人就醫後,發生藥師交付調劑藥物時,因藥名相似,發生給錯藥的事件,幸運的是此位婦人機警,及時發現該藥名稱、包裝和平常服用的藥物不同,否則發生服錯藥物的後果可不堪設想。此外,衛生局也接到市民反映由醫院帶回的門診藥品,上面的使用者不是自己的烏龍給錯藥案件……」

如此的新聞層出不窮,表示藥物錯誤事件至今在各國醫療不良事件中仍居高不下,如:處方開立錯誤、藥名或藥品外型相似、注射給藥事件等,都屬於藥物錯誤事件的一環。

藥師是傳統給藥過程中最重要的把關者,不但需協助醫師檢視調劑藥物之間是否會造成病患不良反應,更需要遵從「三讀」、「五對」原則:

  • 「三讀」
  1. 從藥櫃取藥時一讀
  2. 拿藥時二讀
  3. 將藥放回藥櫃再看一次三讀,確認沒有拿錯藥
  • 「五對」
  1. 確認病人對
  2. 藥物對
  3. 時間對
  4. 劑量對
  5. 途徑對

但在繁忙的臨床作業中,完全依靠人力去核對確認,很難避免百密一疏、完全消除用藥風險。已台大醫院為例,108 年平均一天就有 15,689 筆單一劑量藥車配藥單,護理師要在大量藥品中備藥、找藥,不只耗費大量人流及物流成本,有緊急狀況需催找急藥時,也難以靈機應變,往往造成醫師、藥師、護理師以及其他醫療人員的額外辛勞。

人工智慧藥櫃如何把關用藥風險?

人工智慧藥櫃具體可以怎麼幫助醫療人員呢?

在領藥取藥方面,利用醫事人員卡或是人臉辨識,與院內值班系統同步比對,對於取藥身分做最嚴格的把關;取藥當下則可以透過秤重的方式、測量藥盒的內容物是否有正確減少。

例如:當醫療人員點選要領取這筆處方,智慧藥櫃會先確認藥師是否已經具有該權限,審核通過後藥櫃才會解鎖,所在的藥盒會亮燈提示,接著 AI 會計算該藥盒內容物的重量減少多寡,秤重判斷取藥的正確性。

如果發生錯誤取用的情況,即刻提醒醫療人員,如果在時間內未修正,藥櫃將異常情況通知傳送給該處的主管人員,杜絕取藥錯誤的可能。

而在藥品辨識方面,可以利用 AI 影像辨識技術,快速識別從藥櫃中取出的藥物名稱、外型和數量,一併顯示出藥品資料庫裡藥性、藥物副作用等相關資訊;在藥局調劑藥品時,也能更快辨認是否與處方籤相符,達到減少取藥錯誤的效果。

AI 藥物辨識技術目前大致可分成兩種──1:1 和 1:N。前者多應用在醫療中心藥劑部調劑時,驗證管制藥物或高貴藥物;後者則應用在預防取用多種藥品時的錯誤。

現階段 1:N 的難度較 1:1 要高,因 1:N 的藥物辨識更容易受藥物類型、拍攝角度、拍攝方向、拍攝距離、環境光等因素,影響辨識準確度。

人工智慧藥櫃可以根據不同醫院用藥習慣,彈性組合藥物放置空間;取藥時利用 AI 比對藥名與數量,確保取藥或醫師調劑處方正確無誤;最後連動醫院或診所的藥品系統,時時覆核,才能真正確保全院的用藥情形安全無虞。

 

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真相大白

Porr 的部落格人氣居高不下,甚至有別的平台還轉載了這些假文章。在感到訝異之餘,他決定是時候讓一切真相大白了。

最後,Porr 終於發表了自己寫的文章──標題為《What I would do with GPT-3 if I had no ethics》(如果我沒有道德、將如何使用 GPT-3)

▲ (Photo by Patrick Fore on Unsplash)

 

這篇文章敘述了這個「假部落格」的始末,包括他是如何用 GPT-3 批量生產這些文章。他解釋這些全都是實驗的一部分,而一開始只是想嘗試證明 GPT-3 可以冒充人類作家。

Porr 表示:「這種人工智慧技術可以輕易更大量產出平庸的網路文章,讓網路文章的內容價值大大降低。」「這是一件超級簡單的事,但老實說,這也是最可怕的地方。」同時也點出 GPT-3在科技倫理上的問題,與遭到有心人士惡意使用的後果。

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GPT-3 的隱憂

人工智慧技術越強大,網路上的萬事萬物就越不可信任。

而明德大學蒙特雷國際研究學院(MIIS)專門研究恐怖主義、極端主義和反恐的研究中心表示,GPT-3 能自主生產各類文本的能力,很可能被用來激化個人暴力、極端主義思想和行為。

2020 年美國總統大選越來越近,2016 年選舉時發生的「劍橋分析事件」還歷歷在目:透過盜用 Facebook 五千萬用戶個資,了解他們的偏好,進而預測選民心理、主導美國社會輿論,最後左右大選結果。

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即使 OpenAI 表示,目前正嘗試在 API 層級上設下類似「毒素過濾器」(toxicity filters)的安全措施,但未公開透明的研究反而讓人們更加擔憂和懷疑。

GPT-3 是否也會成為蠱惑人心的道具?這值得我們所有人持續不斷地關注,與警惕任何網路上的事物。

 

 

 

 

 

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過去常常在討論「哪些工作 人工智慧搶不走?」時,有一說是 AI 無法取代文字創作者,因為機器沒辦法寫出感動人心的文章,但這個說法或許已被打破了。

日前,一位加州大學柏克萊分校的大學生使用 GPT-3 生成一篇篇文章,不但未被察覺是人工智慧寫的假文,還登上了 Hacker News 熱門榜、吸引大批粉絲追更……

▲ 一個正在寫經卷的機器人(示意圖,與本文無關。)

 

非營利人工智慧研究組織 OpenAI 於 2020 年 5 月發表自然語言處理語言模型 GPT-3( Generative Pretrained Transformer 3)的研究成果。這個號稱是目前世界最強大的 NLP 模型,由 1750 億個參數組成,可以分析單字、文本和數據序列,並藉以自行擴展,生成與主題相符且連貫的文章或圖像。

簡單而言,只要你給出明確的提示,GPT-3 就可以自動產生一段文字甚至文章。這讓 GPT-3 幾乎可以勝任所有用文字表達的工作:從回答問題、寫文章與詩歌、翻譯語言到編寫代碼,一應俱全。

但如此強大的功能也讓 GPT-3 自釋出以來就令人擔憂,如果遭有心人士、極端團體惡意利用 GPT-3 製造散播假消息,後果不堪設想。上一代版本 GPT-2,OpenAI 就為避免濫用問題,拒絕對外公開演算法;GPT-3 則是選擇開放 Beta 版本僅供特定人士私測。

他們的擔心或許不是沒道理的──日前就一名美國大學生,用 GPT-3 產出了一篇篇假文,不只登上了全球知名技術論壇「Hacker News」的熱門文章,騙到了一批讀者,其中更有人成為粉絲、訂閱追更。

妙筆生花的人工智慧

雖然 GPT-3 目前沒有開放給一般大眾使用,只有開放 API 給學術研究人員,但目前就讀美國加州大學柏克萊分校的 Liam Porr,找到了一位申請過 API 的校內博士生,共同合作進行這項實驗。

Porr 提供了一段有標題和簡介的腳本, GPT-3 便輸出了幾篇完整的文章。Porr 化名「adolos」創建了一個部落格,從 GPT-3 輸出的幾篇文章中挑出一篇,僅僅是調整一下排版、未對內文做任何修改,就複製貼上到 Hacker New,開始他的實驗──這篇文章的標題是:《Feeling unproductive?Maybe you should stop overthinking》(感到效率不佳?也許你應該停止過度思考)。

這篇文章受到熱烈的回響,在短短幾個小時內就獲得超過兩萬次點擊量,更是直接衝上了Hacker News 熱門文章的榜首。Porr 表示:「從我想到這個想法並與那個博士生取得聯繫、創造了一個部落格、到發出一篇堪稱病毒式行銷的文章——這大概只花了幾個小時。

▲ 這篇由人工智慧 GPT-3 所生成的文章一度被推到榜首。

 

即使底下的有幾則留言質疑這是用人工智慧生成的,但隨即被一面倒的好評給淹沒。大多數人非但沒有察覺、更有人大讚道:「這篇文章就跟 Ethan Hawke 在 Ted 的演講一樣深刻動人!」

首戰告捷後,Porr 每兩天寫一篇……或說用 GPT-3 生成一篇文章發表在他的部落格,幾乎都是與「樂觀正念」、「自我激勵」、「職場成功方式」等心理勵志的文章,俗稱「心靈雞湯文」。如:《Boldness and creativity trumps intelligence.》(大膽和創造力勝過智慧)、《The reading habits of successful people》(成功人士的閱讀習慣)、《Visual thinking isn’t just for artists》(視覺思維並非藝術家的專利)等等。

為什麼人工智慧特別懂心靈雞湯?

為什麼 Porr 挑了心理勵志類的文章讓 GPT-3 生成呢?這要歸因到 GPT-3 的優缺點。

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如果說以前的語言模型是專才,那 GPT-3 就是一個通才,樣樣都做得都還算不錯,只是不擅長處理邏輯性問題。引用 Porr 的話:「它很擅長創造漂亮的語言,但不太擅長邏輯和理性。」因此,他選擇了一個不需要嚴格邏輯,只需要華美詞藻與豐沛情緒、而且一直受部分讀者喜愛的流行文類——「心理勵志」。

▲ (Photo by Aaron Burden on Unsplash)

 

Porr 有個簡單的方法來決定要餵給 GPT-3 的腳本,他在 Medium 和 Hacker News 上翻來翻去、看看有什麼受歡迎的文章,把一些相似的文章資料放在一起,就可以餵給 GPT-3 了。

Porr 表示,每篇發表的文章他幾乎都沒有編輯或修改過,都是直接複製貼上生成的內容。

即使 GPT-3 缺乏邏輯,但善於渲染情緒、鼓舞人心,倘若是想將文章化為表達特定意識形態、政治傾向的工具時,GPT-3 的強大功能恐怕會成為煽動情緒、掀起對立的武器。

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