醫療保健領域知名人士 Eric Topol 在 GTC 大會表示,人工智慧與臨床醫生是一個「致勝組合」

作者 Isha Salian

深度學習開始回頭「關心」醫療保健領域。

「以前我們說深度定序,現在則是醫學領域的一切事物都朝著深度發展。」醫療保健領域知名人士 Eric Topol,週二早上在聖荷西舉行的第十屆年度 GPU 技術大會上向滿座聽眾進行演講。

他說隨著人工智慧與醫療保健的進步,醫療專業人員就能減少在電腦上輸入和查看資料的時間,讓他們有更多「時間的禮物」為患者提供優質照護服務,重新建立數十年前親密的醫病關係。

「患者與醫護人員的共同敵人是鍵盤,它破壞了醫病關係,也讓醫生埋首忙於處理那些數據資料。」他說。

Scripps 轉譯醫學研究院創辦人暨所長 Eric Topol 上週出版了新作《Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again》。他在這場於 GTC 大會舉行的演講中,介紹了人工智慧將如何改變醫生的一切作為,演講會後並舉行了簽書會。

Topol 表示「每一類的醫療健康領域專業人士」皆會受到人工智慧的影響。將人工智慧納入醫療工作流程,可以幫助醫療機構提升臨床醫生的能力,以提供「更好、更快、更便宜」的醫療服務。

Topol 在演講會後舉行新書《Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again》的簽書會活動。

「把機器演算法加上放射科醫生,即是一個致勝組合。」

不過人類仍是醫療保健領域不可或缺的一份子。

「我們不會達到所有醫療診斷都不需要人類來支援的程度,不會的,但我們或許會達到某個程度,一些例如喉嚨痛、耳朵感染或皮膚出現疹子的小問題,可以交給演算法來進行診斷和提出治療建議。」他說。

Scripps 轉譯醫學研究院的研究重心為基因學,Topol 說這個領域「終於開始成為醫學主流」。NVIDIA 與 Scripps 近期合作成立了一處基因學與數位感應器人工智慧卓越中心。

Topol 展示了雙方初步的合作成果,其中包括將深度學習用在基因學上,以提高準確性、降低成本和更快產生結果。

「我當時說最終它會大幅提高準確性、效率和改善工作流程,可是我沒注意
到才合作五個月就做到這個程度,我原本以為要花上幾年的時間。」他說。

GTC 大會的醫療保健領域會議

GTC 邀請到人工智慧與醫學領域的創新人士,提供四十餘多場醫療保健相關主題會議,包括:

  • Geisinger 成像科學與創新部門副教授暨主席 Brandon Fornwalt,以及 Geisinger System 放射學主席 Aalpen Patel
  • 德拉瓦大學助理教授 Sunita Chandrasekaran
  • UnitedHealth Group 醫療服務平台 Optum 的資深傑出工程師 Dima Rekesh 與首席資料科學家暨傑出工程師 Julie Zhu
  • 加州大學舊金山分校放射學和生物醫學成像學系助理教授 Rima Arnaout 與教授暨主席 Christopher Hess
  • MGH & BWH 臨床資料科學中心機器學習部門主任 Neil Tenenholtz
  • Penn Medicine 放射學助理教授 Tessa Cook
  • Cephasonics Ultrasound Solutions 執行長 Richard Tobias
  • 加州大學戴維斯分校助理教授 Gerald Quon

將於3月21日閉幕的 GTC 大會,醫療保健領域完整演講者名單請見此處

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