MedTech醫療科技雙周報第30期:全美28家醫療機構響應白宮AI行政命令

重點新聞(1201~1215)

AI行政命令  生成式AI   醫院 

全美28家醫療機構響應白宮AI行政命令

隨著生成式AI興起,越來越多國家制定相關法規,美國總統拜登也在今年10月底簽署AI行政命令,來規範AI的使用。最近,包含麻省總醫院、波士頓兒童醫院在內的全美28家醫療機構集結響應,在本月承諾將遵守FAVES原則,來發展AI應用,也就是使用公平、適當、經驗證、有效且安全的AI來輔助醫療作業。

根據FAVES原則,這些機構將在用戶收到AI產生且未經審查或編輯的內容時,通知用戶,並且遵守基礎模型應用的風險管理框架。同時,這些機構還要負責任地調查、設計有價值的AI用途,比如打造促進健康公平的解決方案,或是擴大照護可及性和可負擔性、協調醫療照護作業、減少臨床醫生倦怠等類別的解決方案。

另一方面,美國公布AI行政命令後,也要求美國衛生公共服務部(HHS)採取行動,來推動安全可靠、可信任的AI應用。這些行動包括制定負責任AI部署框架、制定相關政策和潛在的監管。該命令還指示HHS啟動新計畫,來記錄AI相關的安全事件,並撥款支援創新,也要確保醫療健康領域的AI部署方遵守非歧視法規。(詳全文)

 韓國   遠距醫療   處方藥物 

南韓擴大遠距醫療計畫,偏鄉地區開放假日、夜間遠距看診

南韓衛福部日前宣布12月15日正式啟動遠距醫療擴大計畫,包含3大原則,一是將遠距醫療視為實體診療的輔助手段,且要在安全情況下進行,再來是擴大可及性,包括允許過去6個月實體看診過的病患,不論何種疾病,只要在醫生評估、建議下可選擇遠距看診,另也允許98個緊急醫療服務不足的市、縣、區居民,即使沒有實體看診,也能在假日、夜間進行遠距看診。

此外,擴大計畫也規定,醫生若認為患者不適合遠距診療,得以建議患者至醫院看診,並不觸犯拒絕提供醫療服務法規。該計畫也限制開藥類別,包括麻醉藥品、事後避孕藥等處方藥。同時,為防止處方造假和竄改,擴大計畫也禁止醫療機構與藥局直接轉帳,另也禁止使用App下載處方。

南韓衛福部也表示,他們正與醫界積極溝通,不只拜訪首爾藥學會、醫師協會,還有內科、耳鼻喉科、兒科、家庭醫學、全科醫學會等,來解釋擴大計畫內容與目的,並收集醫界意見,要在接下來的實施過程中持續討論。(詳全文)

Google  MedLM   健康照護 

Google推出醫療專用LLM服務MedLM

經2年探索研究,Google在12月14日發布醫療級大型語言模型(LLM)服務MedLM,以Med-PaLM 2模型為基礎,提供大型和中型2種版本模型,供使用者用來解決醫療業務問題。目前,MedLM開放給Google自家Vertex AI平臺的授權用戶使用,也在全球特定市場提供預覽測試版。

Google指出,MedLM中較大的模型是為複雜任務而設計,中型模型則能進行微調,適合在不同任務間進行擴展。他們也分享早期應用案例,比如勤業眾信使用MedLM,加速使用者從聊天機器人中找到所需的照護資源。接下來,Google將以Gemini模型為基礎,發展合適的模型並導入MedLM套件,來提供更多功能。(詳全文)

 中醫大附醫   MedLM   Chatbot 

中醫大附醫採用醫療專科級MedLM打造AI輔助醫師

中國醫藥大學附設醫院(中醫大附醫)院長周德陽日前宣布,採用Google新發表、以Med-PaLM 2打造的MedLM模型,來發展專科AI助手。在第一階段中,中醫大附醫將打造兩款Chatbot,一是給醫護人員使用的客製化癌症治療指引的專業用Chatbot,另一款是提供病人詢問的化療問答集Chatbot。例如,乳癌2期的病人有賀爾蒙問題,如何安排治療?Med-PaLM 2可在幾秒鐘內提供回答,甚至提供業醫療文獻參考。中醫大附醫是亞洲第一家採用這款醫療生成式AI模型Med-PaLM 2的醫學中心,後續還會發展更多AI助手。

目前,中醫大附醫先取得Med-PaLM 2模型的使用權,來進行文字生成式內容的測試。測試時,以檢索增強生成(RAG)方法,參考國際癌症治療指引和中醫大附醫院內的癌症治療指引,來生成治療指引的回答。未來,他們也考慮以指令工程方式,將臺灣健保規則輸入到LLM,來優化回答的內容,更符合臺灣情境。(詳全文)

Google研究院傑出科學家暨資深總監 Greg Corrado,說明與中醫大附醫等醫學中心合作,測試並部署新的生成式 AI 解決方案,對建立安全且有用的 AI 技術是至關重要的一步。

臺北榮總   超級電腦   生成式AI 

臺北榮總自建超級電腦北榮一號雲

臺北榮總在12月6日亮相自家超級電腦「北榮一號雲」,要來加速北榮的精準醫療和智慧醫療發展。臺北榮總資訊室主任郭振宗表示,北榮一號雲的建置,參考了Nvidia的AI超級電腦DGX A100架構,由4節點共32張A100 GPU、NVLink和超高速網路交換器組成,是一套能提供強大算力的叢集運算平臺,要用來發展智慧醫療,包括疾病預後預測、基因序列資料分析、數位病理診斷、智能藥物開發、術前模擬、自然語言處理或語音平臺建置,甚至還有AR/VR的3D模型訓練等。

同時,北榮還有全方位資料中心、創新運算架構和多功能軟體工具,來一起推動發展時下熱門的新技術應用,如生成式AI和LLM在醫學領域的創新應用,要來提高診斷精確性、加快各種疾病的個人化治療策略制定。郭振宗補充,未來北榮將視超級電腦的算力用量,超過80%就會展開擴充工作,再添新主機來提高算力。(詳全文)

臺大醫院   LLM   疾病分類編碼 

臺大醫院用地端LLM優化疾病分類編碼任務

臺大醫院揭露AI疾病分類編碼系統新進展,透過訓練本地端大型語言模型(LLM),來優化原系統,1秒就能產生住院病人的國際疾病分類編碼ICD-10-CM/PCS,包含診斷碼及處置碼。進一步來說,這套AI疾病分類編碼系統最初由臺大醫院醫務秘書陳信希領軍、由病歷資訊管理室主任莊秋華擔任計畫主持人,以去識別化的病歷資料和病人多樣態的就醫紀錄資訊,來訓練模型。這項AI疾病分類輔助系統於2022年3月在臺大醫院醫療體系上線,節省14%的人力工時外,還提升準確率。

隨著生成式AI技術不斷進步,臺大醫院也訓練地端LLM來優化這套疾分編碼系統。為讓模型具備臨床知識,臺大團隊針對疾分編碼設計專屬訓練策略,結合院內外醫學語料、反覆調校,讓模型具備臨床判斷力。此外,透過周期性模型更新來修正模型預測結果,讓模型能正確預測新興疾病、新醫療技術與其他困難疾病編碼,提升編碼品質和效率。最新版AI疾病分類編碼系統在今年11月上線使用,效能突破先前版本,1秒即可產生住院病人疾病分類編碼。(詳全文)

 亞東醫院   喉癌   聯邦學習 

亞東醫院用聯邦學習建早期喉癌嗓音偵測AI

在今年臺灣醫療科技展中,亞東醫院展示一款早期喉癌嗓音偵測AI,結合了遠距醫療平臺,民眾在醫院App掛號時,就能先錄製5秒「啊」音,讓系統自動分析喉癌風險,準確率達8成。

該AI採用英特爾OpenFL聯邦學習架構,自2023年初由亞東醫院發起聯邦學習專案,與臺中榮總和美國一家大學附設醫院使用OpenFL平臺,來訓練模型、讓模型學會辨識喉癌風險的喉音。其中,亞東醫院利用2千筆2-3秒的喉癌患者錄音來訓練模型,另透過英特爾技術協助,能在工作負載不高時自動啟動醫院CPU資源,用來訓練模型。這個AI喉癌嗓音辨識功能整合了遠傳電信開發的遠距醫療平臺,要供偏鄉地區民眾使用,在掛號時就能先自行檢測風險。

 加護病房   臺北榮總   機器人 

北榮啟用智慧科技加護病房

12月初,臺北榮總啟用智慧科技加護病房,要來因應未來新興傳染病。這是北榮投資將近1億元新建的15間智慧負壓隔離加護病床,位於北榮科技大樓,能與主要的住院大樓分艙分流。

他們還在病房中導入商用和自行研發的多種科技,比如AI防護衣穿脫魔鏡、溼洗手監測系統,以及能進行影像監視與呼吸器遠端調控的分散式衛星護理站,以利於傳染病照護。此外,他們設置智慧電視與三方視訊系統,同時導入機器人來協助護理師傳送物資、減少人員暴觸風險。這些病房可在疫情發生時,提供符合防疫標準的負壓隔離重症治療,平時則可作為一般呼吸系統重症加護病房。(詳全文)

圖片來源/中醫大附醫、臺北榮總、臺大醫院

攝影/王若樸

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資料來源:iThome整理,2023年12月

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