#AI智慧醫療越來越進步
#醫師要失業了嗎
看完想到幾個問題:
你會讓AI電腦幫你看病嗎?
你會相信人還是AI智慧呢?
會不會以後看病都在家裡按按鍵盤就可以?
以後鍵盤醫師會不會比真的醫師還厲害呢?
AI顛覆傳統醫療邁向新紀元
先探週刊徐玉君
今年台灣醫療科技展展場或論壇講者內容都離不開人工智慧(AI),不管在醫療的創新領域、投資的方向、或產業的發展趨勢上,都直指AI在醫療領域應用的不可不為;生策會理事中的科技業代表林百里就不諱言指出,AI應用在醫療,要讓醫生、病患有信心至少還要十年以上的努力。不過,從FDA近年核准的AI判讀軟體已達三○餘件來看,AI絕對是顛覆傳統醫療的復興運動。
從創新到商業化的鴻溝
其實林百里的話的確非常值得省思,如果大家不健忘的話,應該還記得一九九七年,IBM的深藍(Deep Blue)戰勝國際象棋冠軍卡斯帕洛夫開始,讓這個AI藍色巨人連同Watson被全世界所熟知,也因此Watson成為IBM持續數年而不衰的AI代言人。為此,二○一四年年初,IBM斥資一○億美元建立「Watson Group」,隔年甚至特別成立Watson Health部門,全力進軍醫療健康事業,短短兩年共花費了約四○億美元收購了四家醫療數據公司,包括Explorys、Phytel和Merge Healthcare等。
期間,腫瘤專家顧問安德森癌症中心還與IBM Watson合作,為腫瘤學家創建一個諮詢工具,彙總患者的電子健康記錄,然後搜索資料庫提供治療建議。然而安德森癌症中心在花了六二○○萬美元之後,二○一六年毅然取消了這個項目。
緊接著一七年,這個成立僅三年的Watson Health就被裁員五○~七○%而告終,這一場AI+醫療的夢幻泡沫徹底破滅,引起產業界一片嘩然。究其原因在,強大的資訊運算技術仍然無法與當今醫療系統的混亂現實搭配,也就是面臨了機器學習與醫生工作方式的醫學挑戰。
換句話說,醫療用的人工智慧,不僅是數據的建立與判讀,更重要的是完整的、有效的以及確實的數據,才能建構人工智慧所需的基本數據;林百里也說,完整的數據須由二○%的行動照護、二○%的臨床、三五%的外在環境及三○%的體學(包括微生物體、基因體)等數據的結合而成,將這些數據整合至雲端才能建構精準大健康醫療。且數據來源包括醫療提供者(藥局或醫院)、健保單位或政府、醫療IT公司(穿戴裝置或醫療器材公司)以及健康資料交換中心等四個方向,這些數據並非完全重疊,而是互補的。
論壇講者以色列最大創投公司Pitango Venture Capital合夥人Guy Ezekiel指出,未來全球生醫投資趨勢有四項重點,包括:AI技術導入、基因體技術與數據的應用、生物列印技術及遠距醫療,均與數位醫療有關。美國Partners Healthcare商業發展副總Trung Do也表示,創投對數位醫療公司的總投資金額從二○一六年的四五億美元,到一八年增加至八一億美元,他認為醫療保健提供者應重視醫療保健從創新到商業化的鴻溝,也就是科技公司與醫療系統合作,將會加速數位醫療、AI與研發的創新。
醫療AI市場成長性可觀
從二○一六年FDA核准第一項超音波圖像診斷軟體開始,截至今年七月,共計核准了三○餘項使用人工智慧演算法的醫療器材軟體,範圍涵蓋心臟科、精神科、內分泌科、放射科、老人醫學科、神經內科、骨科、急診醫學、眼科、病理學科與腫瘤科等,當中有以放射科及心臟科的解決方案最多,分別有十六件與七件。
全球科技業在與醫療相關的領域都積極卡位AI,在美國,微軟成立AI醫療健康計畫Hanover,試圖幫助尋找最有效的藥物和治療方案;此外,也研究創造生物細胞和模擬癌症如何在不同病人身體的擴散情形。而Google旗下人工智慧企業DeepMind更開發出一種可針對包括青光眼、糖尿病性視網膜病變和老年黃斑部病變進行精準影像診斷的產品。
在中國,騰訊除投資醫療健康品牌Cloud MedX外,也領投深圳的碳雲智能一.五億美元;碳雲智能是由華大基因前CEO王俊所帶領的團隊,致力建立人工智慧模型,進行精準醫療和個人化醫療。阿里雲也發布ET醫療大腦輔助醫生判斷甲狀腺結節點的技術等。
而這些大數據市場也確實已開始蓬勃發展,Accenture預測未來十年全球與健康醫療相關的AI市場將以四○%的年複合成長率快速發展,雖然許多相關技術仍尚待突破,以及未來病患的接受程度也需要被克服,但是人工智慧醫療已從概念逐漸被落實中,預估到二○二○年,醫療健康大數據的市值將達二五二○億美元。
台灣由於在醫療照護系統、醫療品質、醫療資料量、醫療數位化、軟體設計開發等面向,都有著全球領先的優勢,因此,強化、整合既有的資源,絕對可在醫療人工智慧浪潮中占有一席之地。
原始連結:https://tinyurl.com/v5rg7jd
亞當老師看新聞想未來
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
你想因為「眼前」短暫的穩定,而把自己放到更大的危險裡嗎?如果你不想,你可以選擇現在就打開眼睛,開始為自己的未來做準備~
假如你很想要為自己打造不敗的未來,讓自己的求職、轉職之路,擁有更務實的安全跟穩定,我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑~【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
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