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2.原文內容：
Google進軍醫療AI 出師不利狠摔一跤
17:302020/05/09 中時電子報 趙永紝
擁有打敗人類圍棋王的AlphaGo的Google，在醫療領域的初次實踐反倒給護士和患者們幫
了倒忙。醫療者與病患的口碑極差，讓當初在醫療人工智慧(AI)領域雄心勃勃的Google，
出師不利。
2018年年底，Google在泰國啟動的AI篩查糖尿病視網膜病變（以下簡稱糖網）臨床項目終
於在最近發佈了研究結果。Google自曝的研究數據顯示，這套AI系統實際「看病」的結果
在臨床應用的11家泰國診所間存在高度差異。這也讓參與其中的醫護和患者們備受煎熬。
在篩檢中，21%的圖像因為清晰度問題被系統拒絕識別。隨後，護士不得不浪費時間重新
拍攝患者眼底照片，即便這些模糊或者過暗的圖片用肉眼就可以辨別發病跡象。
而想即時拿到診斷的患者也因為等待時間過長抱怨不止。由於網路問題，一家診所的篩檢
甚至中斷了兩個小時。一位護士的敘述：「他們從早上6點開始一直等在這兒。而最初的
兩個小時中，我們只篩檢了10個患者。」
臨床應用的效果狠狠打了Google的臉。早在2016年，Google就公佈過利用AI篩查糖網的研
究成果。經過幾年研究，這套系統已經可以在10分鐘內識別糖網，且準確率超過90%。這
套AI糖網篩查系統，是Google Health團隊研究的核心項目之一。
不過由於尚未通過美國FDA批准，這套系統在美國的研究進展仍停留在實驗室階段。直到
與泰國衛生部合作，手握CE認證的Google才有了下場實踐的機會。泰國衛生部希望年度內
完成對60%的糖尿病人進行糖網篩查。
Google為泰國的11家診所安裝了數據表現傲人的AI系統。按照理想狀態，這無疑將大幅提
升糖網篩查的效率，沒成想，這套系統令泰國的護士們叫苦不迭。在泰國11家診所的實際
應用中，超過五分之一的圖像被拒絕識別。也就是說，每個護士在診所資源限制下每小時
拍攝幾十名患者的眼底，但這些照片往往還要複核。而就算複核，也不一定能成，時間就
這麼白白浪費了。
實際上，醫療業內人士對Google醫療AI翻車並不意外。因為在特定的場景下（比如要求嚴
苛的實驗室），AI完成得再準確，也無法改變臨床時水土不服的窘境。
醫療從業人員表示「從技術來講，我認為Google這套系統的算法還是處於初級的階段，存
在很大的問題」，「科研和臨床畢竟是兩回事。而且所有拋開驗證過程談準確率的說法，
都是在說大話。」
看樣子，但若要真正打通技術、需求、場景的連接，從而獲得成效，醫療AI仍然任重道遠
。
3.心得/評論：
※必需填寫滿20字
口碑極差 Errrr
看來AI這領域還有很多進步空間，
難怪最近AlphaGo的新聞好像很久沒聽到了?
畢竟當出新聞報的很大好像是台師大弄得?
難得的台灣之光，希望可以繼續下去...