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Google 台灣近日發布「我們在健康醫療 AI 領域的研究成果」，分享 Google 在醫療領域中探索 AI 應用的最新動態，包括醫學大型語言模型研究進展、將解決方案帶入現實情境中應用的合作案例，以及透過 AI 協助偵測疾病的新方法。
過去幾年，Google持續研究健康醫療領域中的人工智慧（AI）應用，探索如何運用這項技術協助實現早期偵測疾病與醫療照護普及化等目標。透過縝密考量，以確保這項技術兼顧有效性、公平性、實用性及最重要的安全性。在 Google Health 年度活動 The Check Up 中，分享了健康醫療 AI 的新動態，包括醫學大型語言模型（LLM）的研究進展、將解決方案帶入現實情境中應用的合作案例，和透過 AI 協助偵測疾病的新方法及分享最新成果。
持續投入專業級醫學大型語言模型 Med-PaLM 2 相關研究
大型語言模型（LLM）是展示語言理解和生成能力的 AI 工具。近期大型語言模型的相關發展，讓我們能透過全新方式，運用 AI 來解決現實生活中的問題。不過，有別於其他大型語言模型的應用案例，在醫學領域採用 AI 技術時，需要更加謹慎地考慮安全性、公平性和偏誤等面向，才能保障患者福利。為了發展出能夠檢索醫學知識、準確回答醫療問題並解釋邏輯的 AI 工具，我們投入了醫學大型語言模型的研究。
去年，Google 以 PaLM 為基礎，推出針對醫療領域所打造的 Med-PaLM。Med-PaLM 是第一個在美國醫療執照考試中取得「及格分數」（高於 60%）的模型，它不只能準確回答多選題與開放式問答題，還能提供解釋並評估自己的回覆。
最近，他們的下一個版本模型 Med-PaLM 2，在醫療檢定考試中持續達到「專業（expert）」醫師等級表現，得分為 85%，相比上一代 Med-PaLM 表現進步了 18%，並遠超過其他相似的 AI 模型。
雖然這項進展十分令人興奮，但仍需投注非常多努力，才能確保這項技術順利應用在現實生活中。這個模型接受 14 項標準測試，包含科學真實性、正確性、醫學共識、推理、偏誤和危害等，並由來自不同背景與地區的臨床醫師與非臨床醫師進行評估。透過這次評估，發現模型從回答醫療問題，到能夠符合 Google 期待的標準，仍有明顯差距。我們希望透過與研究人員和全球醫學社群合作來弭平中間的落差，並瞭解這項技術能夠如何協助改善醫療服務。
與新合作夥伴發展以 AI 技術輔助的超音波
近年來，感測技術的持續演進，讓超音波設備的價格變得更加實惠且易於攜帶。不過，超音波裝置通常需要具有多年經驗的專家來執行檢查和解讀影像，而許多資源匱乏的地區，往往缺乏超音波操作的相關專業人員。為了幫助縮小落差，正在打造 AI 模型，協助讓超音波圖像更容易取得及解讀，有助醫療人員辨識重要資訊，例如準媽媽的胎齡和乳癌的早期偵測。
他們在肯亞將與致力改善公立醫院中母嬰健康狀況的非營利組織 Jacaranda Health 合作，共同研究數位解決方案來協助他們實現目標。在撒哈拉以南非洲地區，孕產婦死亡率居高不下，當地缺乏經過訓練且能操作傳統高成本超音波機器的專業人員。透過這項合作，將進行探索性研究，了解肯亞目前的超音波運用方式，並探索新 AI 工具能夠如何協助孕婦進行重點式照護超音波檢查。
同時也和台灣的長庚紀念醫院（CGMH）合作，探索如何使用超音波來偵測乳癌。運用 X 光檢查乳房的乳房攝影，是一種常見的乳癌篩檢方式，能有效降低死亡率。不過，由於成本較高，許多地區無法提供這樣的篩檢。另外，乳房攝影對於像是乳房密度較高的部分族群來說，準確度也可能較低。因此，Google 表示透過與長庚紀念醫院的合作，將探索是否能透過 AI 模型，協助運用超音波偵測早期乳癌。
Mayo Clinic 的 AI 癌症治療計畫
過去三年，他們也與 Mayo Clinic 合作，探索 AI 如何協助繁瑣且耗時的放射治療。放射治療是常見的癌症治療方式，在美國被用以治療超過半數的癌症。在規劃過程中，其中一個最耗時費力的步驟是「輪廓勾畫」（contouring）。在這個步驟中，臨床醫師必須在電腦斷層掃描（CT）影像上畫線，將疾病區域與周圍的健康組織分開，避免健康組織在治療過程中受到輻射傷害。光是為一位患者執行這項步驟，最高可能花費長達 7 小時。
Google 將會發表相關研究成果，並公布所開發的放射治療模型。也正式與 Mayo Clinic 達成協議，展開進一步研究、開發模型並推動商業化。與 Mayo Clinic 共同推動這些後續步驟，代表未來我們將可拓展模型應用，朝著協助更多患者能夠更快速地接受放射治療的目標邁進。
為數千人提供結核病篩檢
以多年的健康醫療 AI 研究為基礎與醫療領域的夥伴合作，把採用 AI 技術的結核病胸部 X 光篩檢相關研究成果帶入照護情境中。根據世界衛生組織資料，結核病是全球第九大死因，其中有超過 25% 的結核病死亡案例發生在非洲。雖然結核病可以治療，但需要更具有成本效益的篩檢解決方案，幫助疾病的早期發現並減少社區傳播。
Google 與由非營利單位 Right to Care 所領導的 AI 組織合作，借助他們在非洲豐富的結核病照護經驗，希望讓 AI 結核病篩檢能在整個撒哈拉以南非洲被廣泛應用。並跟夥伴承諾在合作期間免費提供 10 萬次 AI 結核病篩檢，協助患者早期發現與治療，並減少結核病的傳播。
在醫療領域，AI 具有強大的潛力能為醫療診斷和療程規劃帶來助力，尤其是透過合作方式，協助提供高品質醫療照護給最需要的社群。
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資料來源：Google 台灣、Google Health AI 負責人 Greg Corrado、Google 工程與研究副總裁 Yossi Matias
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