大家好，我是流星
繼圍棋AI AlphaGO之後
前些日子，Google旗下的Deepmind公司又開發了一套AI
這次的遊戲是更複雜知名即時戰略遊戲「星海爭霸二」
這次的AI AlphaStar分別以5:0 5:1
擊敗世界排名39和14名的職業選手TLO和MaNa
所以這次我們就跟風聊一下人工智慧
以及它怎麼改變未來的醫療環境吧
人工智慧的範疇很廣
其中有一大部分是希望電腦能夠
推算，學習，並解決問題
這個叫做機器學習
相關線上課程的話Youtube上有
臺大資訊系的林軒田教授
跟臺大電機系的李宏毅教授的課程
有興趣的話可以去聽聽看
這次的AlphaStar的成長過程大致分兩個階段
第一個階段是用人類比賽的紀錄做監督學習
監督學習大致上是像有個老師帶著你學
告訴你應該怎麼做
比如教你辨認一棵樹要有樹幹、樹枝、樹葉
這個階段結束之後
AlphaStar對戰遊戲內建的精英等級電腦就有95%勝率了
第二階段是自己跟自己對打的增強學習階段
增強學習大致上是當你做一個決策的時候，會受到反饋
然後再根據反饋修正
比如它們之前學開車，它們就開。撞車就是反饋
通常不知道這個撞車是為什麼，但是開久了它就會知道
這個時候要轉彎或是煞車，不然就會撞車
AlphaStar和自己不斷的對戰，替換更強的新版本
對戰訓練過程用了14天，相當於200年的遊戲時間
雖然說這次的AI是用在星海爭霸2
但是DeepMind公司認為這個技術也可以解決其他問題
像是有更多不完全資訊的天氣預測，語言理解等工作
另一方面，Google這一陣子也致力於醫療AI的研究
與藥廠合作，挖角重量級醫療人才，進行健康照護計畫
從Google大舉投資醫療相關的產業
我們不妨來看看人類現在是碰上了哪些醫療保健的問題
1. 醫療成本越來越高
截至2017年
美國目前的醫療保健的花費已經達到GDP的17.2%
預計將在2020年達到20%
臺灣也佔了GDP的6.1%。還在逐年上升
2. 醫療資源不平衡
富人佔用了大部分的醫療資源
健康狀況普遍優於其他階層
在美國，前五分之一的富人的醫療花費
約末是後五分之一的143%
中間階級的123%
2. 醫療資源大多集中在都市
在臺灣，有近九成的醫院都集中在市區
偏鄉的醫療資源不足的情況常常出現
某些專科醫生甚至整個區域只有一位醫生
那醫療成本為什麼會高？
原因有很多，有兩個重要的原因分別是
新藥品研發期間長，費用高
以及培訓醫療人員的成本很高
史丹佛大學醫學院院長米諾教授表示
一款新藥從相關的第一篇論文到藥品上市
約莫是二十年時間，其中投入的花費約是二十億美金
雖然美國專利保護新藥有二十年
但是開始時間是還在開發階段就算起
製藥公司的強生公司表示
主要處方藥在上市之後，約只有七年時間可以回收成本
所以新藥一定得賣得貴
不然市場就會缺乏資金再研製下一款新的藥品
那培養醫療人員的成本怎麼高
幾位史丹佛大學醫學院的教授表示
當你獲得放射科醫生執照並有了第一份工作時
你的高中同學都已經事業有成，小孩都已經上小學了
但你可以很自豪地說
『我才拿到第一份工作，但是年薪是五十萬美元！』
培養出一位醫生要有高的智力水準與長時間的訓練
從醫學院到醫院，獲得專科的執照約莫需要十三年左右
如此高的時間與學費的投入
理所當然應該要有高收入才合理
因此，專科醫師的收費自然也會跟著高
如何降低醫療成本？
在過去，專科醫生的這類工作，需要太多專業技能
工作性質太複雜，不好被機器取代
但今天的智慧模式識別軟體，透過醫學影像的識別分析
可以比有經驗的專科醫生更快速的診斷病情
很多人覺得看病要找經驗老道的醫生
事實上，老醫生的經驗就是透過病例數據的學習過程
而人學習再快，也學不過電腦
這點從AlphaGO和李世乭下圍棋的時候就可以看出來了
一個專科醫師一天看20個病例
每周看5天，連續看60年，也不過30萬件病例左右
而電腦卻很容易從上百萬件病例中學習
2012年Google科學比賽第一名是一位威斯康辛的高中生
她把760萬件乳腺癌患者的樣本數據
用基本的影像處理和機器學習技巧來協助醫生進行篩檢
預測的準確率高達96%，已經超過了目前專科醫生的水準
她的成功完全受益於大量的數據
因為沒有醫生一生可以見識760萬件病例
比起醫生來說，電腦在診斷上有幾項優勢
誤判可能性非常低。可以發現一些醫生忽略的情況
精確度很高，而且樣本數越多提升的越快
穩定性高，不像人會受情緒跟身體狀況影響
成本低。通常成本不到人力的1%
這項技術還可以解決醫療資源短缺的問題
IBM開發的華生系統，可以理解自然語言
分析數據醫學影像，幫助診斷疾病和醫療資訊的管理
也能夠非常準確的協助醫生提供診斷的建議和幫助
目前如果不引入醫師，只靠電腦閱讀病例
聽病人的描述和分析化驗的結果進行診斷的話
電腦大概可以勉強達到中等醫生的水準
雖然無法取代醫生
但是如果在缺少醫生的地區，有這種電腦總比沒有好
隨著日後數據的增加與硬體的進步
電腦有很大的可能在部分疾病的診斷方面超過人
好了，今天的內容就到這邊
雙城記裡面提到
「這是最好的時代，也是最壞的時代」
在這一百六十年來也不斷地被引用
你怎麼看待這個有人工智慧與大數據的智慧化的時代呢?
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只有你才是你自己的指揮官
這是2019年的第四個禮拜
讓我們一起在人生的道場上終生修練！
