去年有逾七十萬名羅興亞難民逃離緬甸，在孟加拉的科克斯巴扎爾（Cox’s Bazar）區邊界尋找臨時避難所。
難民們的生活環境擁擠又髒亂不堪，使得他們特別容易受到感染和其它疾病的侵害，聯合國表示難民們有著「龐大」需求，醫療服務的「資金嚴重不足」。
位於矽谷的醫療保健新創公司 Polyfins 提供該公司的人工智慧行動 app，協助皮膚科醫生診斷皮膚狀況（可以從皮膚狀態來檢視潛在疾病），像是常見的濕疹到嚴重的癌症腫瘤、傳染病及寄生蟲感染等問題，以協助這些遠方的難民解決醫療方面的需求。
「難民營裡的居住空間狹小，環境極為髒亂，是傳染病孳生的溫床，我們藉由皮膚徵狀來查看是否出現傳染病。」Polyfins 執行長 Faisal Basar 說。
NVIDIA Inception 計畫成員之一的 Polyfins 與孟加拉當局合作，將兩名皮膚科醫生和多名護士送往難民營，兩天內對約五百名患者進行看診服務。
皮膚科醫生第一天使用 Polyfins 的 Tibot 智慧型手機 app 來輔助診斷，第二天則是使用傳統的診斷方法，發現要是先由護士使用該 app 來分析患者的症狀，看診人數便可增加 25%。
使用人工智慧來輔助診斷
Tibot 要求使用者上傳皮膚狀況影像和回答症狀相關問題，答案跟壓縮後的影像會送到 Polyfins 的伺服器，伺服器再將最有可能的三種皮膚狀況預測內容傳回給使用者。
該 app 的分析結果使得醫生可以在醫療營帳內對更多患者進行看診，也讓 Polyfins 能對難民營裡的大批患者分發急需的藥物。
Polyfins 對在醫療營帳裡完成診斷的難民分發藥品
（圖片由 Polyfins 提供）。
Polyfins 使用來自公開來源及配合之研究合作單位及醫療院所的十萬張影像資料集，訓練 app 背後的人工智慧技術。這間新創公司在開發 app 時與醫生合作，請醫師為影像資料加上標籤，以及指導如何辨識疾病症狀。
Polyfins 使用 TensorFlow 框架開發神經網路，並且使用 Google Cloud 中的 NVIDIA GPU 對神經網路進行訓練和推論。
壓縮影像一事使得 Tibot 能在雲端環境裡有效率地進行分析，就算在難民營這種只有 2G 或 3G 行動網路的地方也沒問題。自六月推出以來，這款 app 已經分析了1.5萬件病例。
除了診斷之外
Polyfins 的總部位於美國加州費利蒙市，另有團隊駐在印度和孟加拉，還與印度孟買 D. Y. Patil 醫院的皮膚科醫生合作，在即將發表的報告中評估其深度學習模型的準確性、敏感性和特異性。
Basar 覺得對於使用搜尋引擎來對自己身上症狀找出答案的人來說，這項工具是或許是一件更有效的替代品。
除了診斷之外，該團隊還打算為 app 加入更多功能，像是照護建議、醫生虛擬看診和長期追蹤皮膚病變情況。Polyfins 的目標是讓 Tibot 成為一個利用人工智慧的完整皮膚管理應用程式。