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名家專訪

當醫療研究踏上雲端

2022-04-01 洪志良
數據與科學研究關係密切,數據上傳至雲端,勢必會改變科學家進行研究的方式。

近年來,科學研究借助人工智慧(AI)與巨量資料分析蔚為風氣,雲端運算服務也形成另一股助力。雲端運算服務對國內研究單位與企業相當重要,國內電信龍頭中華電信引進了亞馬遜網路服務(AWS)、微軟Azure與Google雲端平台(GCP)三大公有雲平台的服務,也提供自家建立的雲端運算服務「hicloud」,並於2016年啟用位於板橋的雲端資料中心。中華電信有能力協助研究單位或企業建立私有雲、在公有雲和混合雲上使用AI、機器學習與巨量資料等工具,供研究人員分析研究數據。

然而,並非所有數據都適合上傳公有雲。依據個人資料保護法,病歷資料與醫療數據都屬於敏感性個人資料,考量到個人資料的隱私性與安全性,目前僅能存放在醫院自家建立的私有雲。在國內,各大醫療院所皆已建立相關醫療資料庫,例如中國醫藥大學附設醫院(以下簡稱中國附醫)很早就啟動巨量資料、AI相關醫療研究,於2015年成立大數據中心,開始收集並清理相關資料,建立了自家的數據分析雲「iHi海雲平台」。往後幾年又陸續成立了AI相關的研究中心,進行X光影像、電腦斷層掃描(CT)、核醫影像、基因、細胞療法等AI分析研究。

在醫療研究上,過往大多運用AI模型單一處理醫療資料,隨著收集的數據越來越多,近期則發展出多模態學習(multi-modality learning),例如收集並分析不同資料來源,包括心電圖、胸腔X光影像、病史等,進而得到更精準的判斷;又或者以胸腔X光影像追蹤腫瘤的數量與大小,搭配患者的用藥記錄(例如劑量的增減),甚至基因分析,來預測癌症療法是否有效,這將比過往單一分析影像的模型獲得更全面的了解。

然而,各家醫院該如何與其他院所交流資料、共同使用,甚至在雲端做進一步分析?以中國醫藥大學與亞洲大學的「中亞聯大」為例,旗下有超過五家大型醫院、10多家中小型醫療院所,各家醫院都收集並整理相當多的數據。中國附醫數位轉型科技辦公室主任馮文生指出,虛擬私有雲(virtual private cloud)便可能是解決方案之一,也能符合隱私性及安全性的需求,並可在雲端進行數據交換分析。虛擬私有雲是在公有雲上建構出隔離的私密虛擬網路環境,由用戶自主管理並配置,可以想像成有如在自家內部操控私有雲,不需進入網際網路,而安全性、隱密性都在雲端業者的掌控下。醫療資料上傳雲端目前仍受限於醫療法規,但相信衛生福利部應很快就會修訂並頒佈相關辦法。

另一種解決方案是各家醫療院所透過AI模型進行交流,即聯合學習(federated learning)。這些AI模型不帶有實際資料,不涉及資料流通。簡單來說,合作的醫療院所把資料格式與標註,以及AI模型的參數、層數、節點等都事先設定一致,使用自家的資料來訓練模型,再交換模型彼此參考。中國附醫跟美國國家衛生研究院(NIH)已透過聯合學習來進行驗證,發現確實能提升預測的準確性,且能保證資料的安全性。

上述各方面進展,若能搭配醫療設備的物聯網(IoT)資料,將獲得更大突破。不論是加護病房或急診室,這種急迫性高的資料若能上傳雲端加以判斷,將有助於醫療人員的診斷。這些透過雲端運算服務串連起來的技術,將使智慧醫療更早實現。


# 關鍵字:名家專訪醫療雲端數據AI中華電信
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