生成式AI主導科技發展!最大應用在醫療 林百里:有大翻轉
「生成式AI讓運算成本下降,還可多模型同時運算,未來在醫療領域會有很大發展!」廣達董事長林百里30日在演講中指出,生成式AI將在未來扮演主導科技發展角色,其中最大的應用是在醫病互動的聊天機器人,但目前其診斷結果有時會有疏漏,因此仍需要人類進行把關。
建設、模型、商業化
林百里於亞洲醫療科技創新論壇演講時表示,目前正處於新AI發展的黎明時刻,以前的AI是具有分別性的,但未來在多模型同時應用下,AI的成本將會大幅下降,還能運算更複雜的模型,台灣目前在硬體與晶片供應鏈上有優勢,但缺乏AI生態系的中段模型與商業化軟體。
他指出,全世界在今年對生成式AI的投資有137億美元,是過去5年的總和,且3分之2的新創企業都與生成式AI有關。但若要完整生成式AI發展,基礎設施、模型與APP應用3個環節很重要,基礎建設包括硬體還有雲端空間,很多生成式AI的模型不容易商業化應用,而做成APP後要與其他產品差異化是困難的部分。
增加診斷效率
「發展生成式AI的風險還是很高。」但林百里也說,如果能將生成式AI應用在醫療上,未來只要用一個系統就可以將心電圖、X光掃描、癌症篩檢等資訊通通丟進一個系統,進行多模型的預算後,可以找到符合各種狀況(例如健保給付)的解方,讓診斷過程更有效率、準確度更高,以減少尋找新藥的時間。
林百里表示,目前微軟有Nuance與Epic等系統都在嘗試加速醫療診斷摘要的生成速度,Google則有ELIXR可以在照完X光後很快速地判讀,還有Med-PaLM M系統正嘗試將個人的所有醫療資料進行整合。以癌症篩檢來說,若能提早發現就能降低死亡率,診斷時間少,照顧的時間就會變多,也會增加醫療效率。
AI需要人最後把關
因此,林百里認為生成式AI應用在醫療與生技產業將會是「典範轉移」的巨大翻轉,且無論是既有的大公司或是新創都在積極投入,但在醫療決策上,他也秀出曾出錯的生成式AI氣胸X光掃描圖說,演算法判讀還是有可能會出錯,因此要抱持「原則上相信,但要確認」的觀念來應用這些科技。
另外,他也指出,在法規上的挑戰,還有ChatGPT在研究上的應用,會是未來要持續討論的部分。包括以美國為例,FDA僅允許少數個案使用演算法,且即使AI可以通過美國醫療執照測驗,但美國多數醫生不希望自己的期刊論文作者有ChatGPT,相關科技在醫療的應用比例仍低。
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