筆記：人工智慧的應用，雲象科技

組織辨識 連結google ai

最近這幾年，人工智慧相關議題火熱，市場上各家公司不管三七二十一，紛紛宣稱自家產品都內建有人工智慧功能，反正，誰也說不清人工智慧對產品能有何助益，更無法從外表判定一項產品內部是否有使用人工智慧技術。各說各話下，人工智慧在行銷上噱頭意義遠大於實際價值。

不過這當然是我井底之蛙的錯誤印象，台灣各行業人才濟濟，只要留心必定會發現，仍有許多結合實務與學術的應用。前些時間參加研討會，接觸到【雲象科技】，會中並介紹幾項他們已經開發或正在開發產品。

項目	合作醫院	資料	標記	正確率	其他
鼻咽癌	長庚	360位	6位醫師，每一個區域分別是何種細胞 時間：六個月	97%	醫學影像解析度非常高，逐一進行掃描，檔案超過GPU所能儲存的範圍。要解決類似問題必須將圖像切割儲存。再針對該問題繼續補上所需的病理切片影像進行訓練後，模型逐漸完備。
脊椎X光片	長庚	第一階段1500位X光 第二階段18000位			25個脊椎上特點進行標記，再由這些點計算出脊椎的角度。醫生不再需在X光片上畫圖測量角度。
骨髓抹片	台大	萬張影像，還要標註10萬多顆細胞	12位	時間：預估兩年	骨髓抹片，就包含多種細胞，依其種類和成熟度來分，就有將近40種。

以軟體工程師來評價，這幾項產品都是百分之百以人工智慧為主的服務，經過查證，雲象科技的確也是科技部宣傳人工智慧業務的樣板廠商。所以未來當有人再提出，人工智慧是否能商品化這類質疑時，請他們去看雲象科技，就能得到答案。

--- 第一項收穫，台灣真的有人工智慧為核心的廠商

這些產品使用的技術是物件辨識技術，也是人工智慧各分支中的顯學，廣泛應用在人臉辨識、自動駕駛和生物組織比對，眾多天才投入，和各式各樣的學術競賽(kaggle連結)，知名實驗室論文(google lab連結)推波助瀾下，正確率動輒達到百分之九十九，這些都讓局外人(例如我)以為只要用國外已經訓練好的資料庫，直接接入流程，就可以賣出軟體。

所以，當我首次聽到雲象科技介紹相關產品時，只覺得這一切是如此理所當然，只要從網路下載訓練資料，套用現有模型即可啊。演講者繼續在台上口沫橫飛介紹他們如何辛苦的進行資料標記，對坐在台下的我來說，完全無動於衷，甚至一頭霧水。

講者繼續解釋，對雲象科技來說，資料的取得和標記才是重點中的重點，或許因為法規限制，也或許因為解析度的需要，似乎每一個產品線都需要重新掃描取得原始資料。

數位病理的高解析度特性(1GB以上)，對硬體的需求也隨之提高。最有挑戰性的狀況，是當一個100層的ResNet分析一張解析度為10,000×10,000的影像時，GPU甚至需要搭配600GB的系統記憶體才能運算，遠遠超過單張32GB內建記憶體的頂級GPU的能力。雖然能用影像切割訓練模型，但縮小影像仍會流失一些資訊。難怪他們也是國網中心的常客。

更重要的是，每個產品都需要投入大量人力進行標記，以月或是年為單位，更是家常便飯，為了加速整體開發時間，最近他們甚至將人才延攬對象擴展至醫生，要聘請醫生來負責不同程度的影像標註。希望能涵蓋專業醫科、醫學檢驗，以及護理相關等領域。

--- 第二項收穫，原始資料的取得和標記，更勝於人工智慧模型

經過前述掃描和標記過程，終於生成產品，這幾項產品的應用都很直覺易懂，所以想像中，當產品推出後，就會得到廣大迴響及高接受度。但演講者卻說，實際情況並非如此。並提出幾點原因。

一、醫療器材審核門檻高。
眾所周知，醫療器材的審核制度繁瑣且複雜，尤其人工智慧是新概念，缺乏可靠的風險評估機制，使得市場先行者必須承擔更多風險。自己從事TYPE C等級醫療產品開發，完全能體會這其中艱辛。

二、仍無法完全取代專業判斷。
目前人工智慧技術已可在大量組織標本中快速且正確圈選出小量癌細胞，對檢驗科醫師來說，這個工具的確能加速癌細胞辨識速度。但相反情況下，現有技術不可能找出全部的癌細胞，也會有錯誤的判斷，仍要人力介入。

三、產品難訂價。
對醫院來說，核磁共振機這類產品有明確的收益，成本和折舊都能精確量化，也容易比價。目前人工智慧服務都屬於附加功能，效益不明確，更難以訂價。

四、新產品難進入舊流程。
醫生大多不願意改變作業流程，且已經花大錢購買的設備，若沒有影像資料出口，也無法進行分析處理，若要進入現有流程，產品設計上就得成為獨立設備，並且重視資料傳輸能力。

--- 第三項收穫，好產品不等於好銷售額

根據資料，這家公司並非全新公司，五年前成立時，是提供玻片掃描、建立數位病理資料庫的服務，讓醫生不必再捧著一盒盒玻片到實驗室用顯微鏡觀察組織切片，當時宗旨是改造數位化程度落後的病理科，和人工智慧沒有關係。當時資本額為六十萬元。

創辦人(台大醫學系畢業，目前還在讀美國南加大博士)是在見識到深度學習在ImageNet影像辨識大賽的潛力後，轉型為醫療影像人工智慧公司，以原有的病理影像為基礎，結合理工科朋友，共同創業，才開啟他們多項人工智慧產品的研究與開發。參考公司登記資料(連結)，目前公司資本額為六千萬元，並且朝更多領域擴展中。

--- 第四項收穫，即使有上述種種困難，但只要掛著人工智慧，公司估值的確會成長幾十倍啊(笑)