科技巨頭攻占白色巨塔，健康生態系快速成形

【撰文：張殿文】

去年，當蘋果決定加入「Argonaut Project」計畫時，外界極為訝異，因為這是一個電子病歷交換標準開放推廣計畫，和蘋果既有的 OS 封閉系統作風完全不同。

這個民間醫療組織 HL7 所發起的開放式標準，有了蘋果支持，鼓舞了醫療產業數位化的推動者，因為過去在缺乏信任溝通的生態系統中，電子病歷很難真正做到流通，難怪計畫領導人屈貝西（Micky Tripathi）已開始想像，蘋果認證過的 App 生態，讓醫療數據產生更大的價值。

那麼，什麼原因讓蘋果的態度轉變了呢？關鍵就是「人工智慧」。不過，業界人士不諱言指出，電子病歷資料難以流通的瓶頸之一，是整個醫療產業鏈缺乏結構性資料，而人工智慧的成敗又取決於資料可靠性，因此，即使現在有了蘋果加持，還得要建立一套標準來確保資料品質才有可能。

據 Healthcare IT News 指出，2017 年已有 86% 美國醫院正在使用某種形式的 AI，許多醫療機構也都展開 AI 專案，而 FAAMG（為 Facebook、蘋果、亞馬遜、微軟及 Google 英文字首簡稱）等科技巨擘已意識到龐大商機，也要特定策略在此產業快速開展，促使以消費者為中心建立的生態系統開始成形，替代以往醫療的「白色巨塔」！目前光是美國的健康照護行業產值，就高達 4.5 兆美元，約占美國 GDP 的五分之一。

雲端醫療、基因運算興起，亞馬遜和 Google 占盡優勢

場景轉到西雅圖，亞馬遜公司最近一年密集邀請醫院管理人員往總部開會，交換彼此對 B2B 業務的看法：如果亞馬遜讓醫院用「一站式購足」方式來採購門診病房、手術室和急診室所需的醫療用品，如何讓訂購系統變得更完善？

這是亞馬遜的老本行，卻戰戰兢兢。因為從下單平台和醫院連結，與經銷商、生產商簽訂採購合約的方式都與過去不同，過程中涉及有更多的法律和責任問題，甚至包括個人隱私。相較之下，反而不如雲端服務事業 AWS 在醫療生技產業上的業務推動快速。

光是雲端醫療及基因運算市場，2018 年將達到 10 億美元，投資銀行 FBR Capital 分析師艾夫斯（Daniel Ives）認為，亞馬遜和 Google 這種大型雲端公司在基因資料儲存的處理運算、安全性和分享能力，雖然遠超過一般學術機構和醫療公司，市場需求還是會愈來愈大。主要因為人類基因組含有 DNA 的遺傳信息，每一個人體細胞都有同樣基因資訊，從學術機構和藥品製造商己經開始對數百萬人基因組進行排序，AWS 和 Google 還能夠提供資料分析服務，讓科學家進一步利用 DNA 資料來研究。

科技大廠很早就進軍醫療，但隨著 AI 的發展，從基因到平台，全新市場正在誕生。

這也是亞馬遜和 Google、微軟正面對決的市場。基因研究相關企業握有龐大數據，成為大型科技公司一開始鎖定的標的，像亞馬遜、微軟、Google 都共同投資針對癌症早期跡象發現遺傳資訊的 Grail 公司，因為癌症早期發現的存活率是末期的五倍，後來騰訊也加入投資。

Grail 後來還合併了香港中文大學李嘉誠與健康科學研究所所長盧煜明 2014 年創立的 Cirina，讓美國和亞洲研究循環游離 DNA（cfDNA）的力量進一步整合，快速推進檢測早期癌症和自體免疫性疾病的技術。「我們研發能力將有所突破，更接近降低全球癌症死亡率的目標。」Grail 執行長胡伯（Jeff Huber）說。

從基因到平台，微軟、亞馬遜、Google 正面對決

Google 旗下的人工智慧公司 DeepMind 正和英國的全民醫療系統 NHS 合作，開始有效分析數據；Google 也推出工具 Deep Variant，以人工智慧繪製個人基因藍圖，找出有助於控制病況的特定基因或基因突變。此外，Google 的母公司 Alphabet 所投資的「Google Genomics」，則是用運算法來進一步提供深度學習。像採用「影像辨識技術」來協助醫生判讀醫學成像，包括診斷糖尿病視網膜病變、乳腺癌腫瘤轉移等等。

對於經驗豐富的醫生來說，可能一眼瞄過 X 光片、電腦斷層攝影（CT）或核磁共振（MRI）影像報告，就知道問題所在，但年輕醫生難免出現誤差。

以「視網膜眼底影像數據」為例，Google 團隊便應用深度學習技術 TensorFlow，透過專業醫生的協助，從具有 12.8 萬張的數據集中，創建出如同專業醫生判斷病變能力的模型，未來便可透過該模型在系統上得出診斷結果，讓寶貴的醫療經驗傳承下去。TensorFlow 機器學習也能支援 DNA 測序。

和 Google 一樣在軟體方面較勁的微軟，早在 2009 年就啟動 Microsoft Biology Initiative 專案，給生物資訊學領域帶來新的技術和工具，接下來從基因科技開始切入雲端，2016 年 7 月，微軟宣布發表 DNA 讀寫工具，推出 DNA 的「端到端」保存資訊系統。

2016 年 10 月，微軟推出全新基因組分析工具包（Genome Analysis Toolkit，GATK）。對比之前的版本，GATK 的運算效率可提高七倍，這些節省下來的時間對於急重病患者具有重大意義，微軟進一步希望利用「DNA + 電腦」技術攻克癌症，這是一種超小 DNA 電腦，能進入人體運行，監視癌細胞並且對癌細胞進行重新編碼，讓癌細胞轉化為健康細胞，希望在十年之內解決癌症問題。

科技巨頭從 2016 年開始紛紛提出高效能的架構，來主導深度學習框架或程式庫，包括 Facebook 的 Caffe 和 Caffe2、GOOGLE 的 TensorFlow、亞馬遜的 MXNet、PyTorch 等等，科技巨頭之間的架構開放競合，也進入第一回合布局。

2017 年 9 月，微軟宣布和 Facebook 共同推出開放神經網路交換格式（Open Neural Network Exchange，ONNX），來提升神經網路框架格式間的互通性，其中就沒有包括 GOOGLE 的 TensorFlow。不過這些競合已讓開發者大大降低訓練模型的門檻，可以自由選擇從神經網路中編寫程式，或是調整框架中模型來訓練與設計演算法。

科技大廠紛至沓來，醫療大廠 GE、西門子、飛利浦加速攻防

根據 Healthcare Dive 資料，2017 年第二季醫療產業共有 29 件人工智慧投資案，這是單季新高，全年投資案也創下新高，這股熱潮還會繼續延燒到 2018 年。顧問機構 Accenture 就指出，AI 技術正在重組人們對醫療服務的現代概念，AI 工具的投資部署在十年內將劇增至 1 千 5 百億美元。

科技大廠來勢洶洶，老牌醫療大廠也不會坐以待斃，奇異集團（GE）就全力加速，2017 年 GE Healthcare 成為第一家採用 NVIDIA GPU Cloud 雲端平台的醫療設備商，輝達（NVIDIA）的 AI 晶片將導入全球 50 萬台 GE 的電腦斷層檢查儀（Revolution Frontier CT）中，加速醫療數據處理、分析，影像處理速度快兩倍，還能降低輻射量。

GPU 加速深度學習，打造更複雜的神經網路和影像顯示，足以擴及醫療圖像、大量數據處理，為病患血流提供可視化和量化數據，如肝臟、腎臟病變的臨床檢測，增進醫療狀況評估、臨床診斷決策等醫療應用。大大改善醫師的工作流程以及節省大量時間。「輝達未來幾年一定會擴大 AI 在醫療面的應用。」輝達的 AI 研究員包威爾（Kimberly Powell）說。

歐洲醫療大廠飛利浦，則早就看見全球先進國家的老年人口己占 15％，未來 20 年內還會再增加兩倍，達到 30%，醫療器材需求以倍速成長，所以飛利浦很早就把醫療部門切出來，更靈活的面對挑戰，並在全球不斷購併擁有病情監測、精密影像檢查設備廠商，從 2006 年開始，甚至每年購併二到七家高成長的醫療公司。

2018 年歐洲最大工業集團西門子（Siemens）旗下醫療設備事業，預定明年在法蘭克福掛牌上市，也將是德國 20 年來最大規模的 IPO 案。西門子的醫療影像與診斷部門 Healthineers 身價約 400 億歐元，西門子最高將釋出醫療事業的 25％股份，也將是 1996 年德意志電信（Deutsche Telekom）130 億美元以來最大宗 IPO。西門子醫療強化資本結構之後，將繼續迎戰全球科技巨頭的挑戰。

AI 讓平等醫療更進一步，Facebook 選擇從人類細胞圖譜切入

事實上，傳統電子醫療集團和科技巨頭的競爭，從 AI 開始進入白熱化，也有利於人類健康的下一步發展，IBM Watson Health 健康長瑞伊（Kyu Rhee）博士曾提出醫師 AI 三大原則：目的、透明和技能：都是為了幫助人類，而不是取而代之，瑞伊博士認為 AI 是一種新技能，當「人類 + AI」（Human+AI），才完整增強人們的能力，「人類 + AI」適用於臨床醫生、管理人員和健康 IT 專業人員。

更精準、更有效率、更加透明化、成本也更加便宜，讓「平等醫療」的概念，有可能進一步開展。

2010 年英國學者馬爾莫（Michael Marmo）曾發表論文指出，在英國，最貧窮的一群人比最富有的一群人，平均少活了七年，也比較容易發生失能。在美國，相較於白人，黑人死於心臟病和中風的機會分別高出 29% 和 40%。

「平等醫療」的需求，正是 FAMMG 等科技巨頭的競合全新起點。因為社會、經濟、教育等種種不平等，透過 AI 能代替人手短缺的人類醫生做初步的診斷，資訊的不平等，也可以透過 AI 來學習，創造其他的可能性。

Facebook 創辦人佐克柏夫婦 2015 年就設立 Chan Zuckerberg Initiative，計劃未來十年將投資 30 億美元，資助全球的科學家研究疾病治療，第一個專案就是投入 6 億美元建立 Biohub 研究中心，將科學家和工程師聚合在一起，共同研發預防、治療及管理疾病的工具，並大力贊助「人類細胞圖譜」（Cell Atlas project）的完成。

「人類細胞圖譜」將細胞各種狀態整理出來，讓人們可以更快了解自己的細胞，進一步防制疾病，因為佐克柏（Mark Zuckerberg）觀察，目前用於治療人類疾病的費用，至少是疾病預防的 50 倍，「這需要改變！」佐克伯說。

佐克柏是 FAAMG 中最年輕的創業者，所以他敢喊出「2100 年」結束前要控制所有疾病，離現在還有 82 年，所以也願意從最基本的「人類細胞圖譜」做起，而 Biohub 的負責人史丹福大學生物工程學教授奎克（Steve Quake）博士，擁有 735 項專利，能幫助 Facebook 的醫療大計一步一步打下基礎。

另外，Facebook 專長的社群科技能力也繼續發揮功能，像密西根大學研究人員開發「Genes For Good」應用平台，利用 Facebook 招募志願參與者，讓參與者可使用「Genes for Good」參與基因檢測研究、探討健康相關的資訊，彼此幫助瞭解自己和他人日常生活和基因變化比較，進一步達成日常健康的目標。從基礎圖譜到社群，都是為了提升效率，解決資源不足，追求未來的平等醫療服務。

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來源：《數位時代》 2018 年 3 月

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