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從全球展望臺灣人工智慧健康醫藥領域之開發
 台灣亞太產業分析專業協進會104年認證產業分析師
生技中心執行產業技術基磐研究與知識服務計畫產業分析師
陳怡蓁

隨著人工智慧(Artificial Intelligence, AI)、大數據、物聯網等數位科技之技術應用進步,影響著人們的生活型態,更影響各行各業朝數位化轉型發展,其中以AI結合健康醫藥產業型態正快速崛起,並且為健康醫藥產業注入新的成長動能。AI應用在健康醫藥領域相當廣泛,包括健康管理、病患照護、醫療管理、醫學影像分析與診斷、基因定序及藥品開發等,其中,應用在醫學影像分析與診斷之開發近有長足的進展,多件產品已獲准上市許可,又AI被預期為加速藥品開發的利器,相關公司和合作案如雨後春筍般出現。

一、2022年全球人工智慧健康醫藥領域市場將突破90億美元

根據Mordor Intelligence報告資料顯示,隨著個人化醫療模式興起、醫療大數據分析和運用技術快速發展,以及AI逐漸廣泛應用在基因體學和精準醫療等健康醫藥領域,2017年全球人工智慧健康醫藥領域之市場規模為15.0億美元,推估2017~2022年複合年成長率(Compound Annual Growth Rate, CAGR)達42.7%,至2022年全球人工智慧健康醫藥領域之市場規模將超過90.0億美元。

 

資料來源:Mordor Intelligence(2018.03);
DCB產資組ITIS研究團隊整理

1 20172022年全球人工智慧健康醫藥領域之市場規模

二、多國積極推出政策/法規帶動人工智慧健康醫藥產業發展

隨著AI近年突破性的發展,其應用與影響備受各界關注,預期未來將改變許多產業生態及人類的工作和生活型態,多國政府無不將AI列為重點發展項目,而以AI應用在健康醫藥領域之潛力受矚目,美國、歐洲多國及日本紛紛推出相關政策和法規,期望帶動健康醫藥之AI技術與產業發展。

美國食品暨藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)局長Scott Gottlieb於2018年在華盛頓舉行的健康數據Datapalooza年會上提出將鼓勵加快AI技術在醫療和藥物研發領域之應用,透過積極討論制定AI在醫療和藥物研發產品的監管規範,以及規劃在「預認證計畫(Pre-certification Program)」規範中納入AI,以減少產品之上市時間和成本,加速相關技術發展與應用。

歐洲方面,歐盟於2017年10月宣布其科研策略-《展望2020計畫(Horizon 2020)》的新一期工作計畫中將以「健康和照護之數位化轉型」列為優先推動主軸,其中AI應用在癌症治療後之健康狀況和生活品質監測為重要推動方向之一;法國總理Emmanual Macron於2018年4月宣布政府將在4年內投資18億美元推動AI的研究,並聚焦在健康醫藥產業的應用;2018年5月英國首相Theresa May宣布英國政府將投資數百萬英鎊協助人工智慧應用在醫藥產業之發展計畫,並鼓勵各單位與廠商善用其國民保健署(National Health Service, NHS)數據來創造相關商機。

日本最新的《未來投資戰略2018》計畫中加速導入IT(Information Technology)和AI在醫療和照護領域之應用,建立「保健醫療資訊網路」,以解決醫療和照護高需求,但人手不足的問題;日本政府並於2018年8月宣布預計在未來5年投入100多億日圓打造10家「人工智慧醫院」,以克服不斷膨脹的醫療費、醫護人員短缺等醫療結構問題。

1 美歐日之人工智慧應用在健康醫藥領域之重要政策/法規

國家/區域

政策/法規重點

美國

l 美國FDA鼓勵AI應用於醫療和新藥研發領域,並規劃在「預認證計畫」規範中納入AI,以減少產品之上市時間和成本

歐洲

l 歐盟《展望2020計畫(Horizon 2020)》新一期計畫中,AI應用在癌症治療後之健康狀況和生活品質之監測為重要方向之一

l 英國政府將投資數百萬英鎊協助人工智慧應用在醫藥產業之發展計畫

l 法國政府將在4年內投資18億美元於AI,並聚焦在健康醫藥產業發展

日本

l 《未來投資戰略2018》中計畫加速導入ITAI在醫療和照護領域

l 日本政府預計在未來5年投入100多億日圓打造10家「人工智慧醫院」

資料來源:DCB產資組ITIS研究團隊整理(2018.08) 

三、AI應用在影像診斷和藥物開發受矚目

AI應用在健康醫藥領域相當廣泛,目前以應用在健康管理、病患照護、醫療管理、醫學影像分析與診斷、基因定序及藥物開發等領域為主。其中,醫學影像分析與診斷為目前發展最快的領域,2017年已有AI醫療診斷產品獲美國FDA核准上市,自2018年1月至2018年7月底止統計已有3件AI醫療診斷產品核准上市,包括分別在2018年2月、2018年4月、2018年5月獲核准上市的Viz.AI、IDx-DR及Imagen OsteoDetect。

Viz.AI為一個臨床決策支援軟體(Clinical Decision Support Software),透過自動分析腦部電腦斷層掃描影像,來發現可疑的大血管阻塞(Large Vessel Occlusion, LVO),並可進一步即時警告病患可能有中風危險。由IDx LLC研發的IDx-DR是一個AI雲端診斷系統,透過將視網膜攝影結果上傳至IDx-DR,IDx-DR可在1分鐘內診斷是否有早期糖尿病視網膜病變,此產品是第一個被核准不須眼科專科醫師解讀影像或結果,能自行判斷提供篩檢結果之AI裝置。OsteoDetect則是一款藉由電腦輔助,以偵測及診斷成人手腕骨折狀況的軟體,利用AI演算法來分析二維X光片以判斷遠端橈骨骨折的跡象,軟體會在X光片上標註骨折的位置以協助醫生進行診斷。

另外,AI被預期為加速新藥開發的利器,可大幅縮短新藥開發成本與時程,雖然目前還尚未有任何以AI輔助開發成功之新藥上市,但已有一些應用AI篩選出的化合物正處於不同階段的臨床試驗。近年AI輔助藥品開發的新創公司如雨後春筍般出現,包括Atomwise、BenevolentAI、Berg Health、GNS Healthcare、Insilico Medicine和Numerate等公司,以人工智慧為核心技術應用在藥品開發各階段以加速並優化新藥開發過程;此外,傳統藥廠與AI公司的合作案亦頻繁出現,如Pfizer與IBM合作利用IBM Watson的AI系統加速免疫腫瘤的新藥開發、Sanofi和Berg Health宣布合作使用AI平台開發新型流感疫苗,以及GlaxoSmithKline與Insilico Medicine宣布合作利用AI來提高其新藥開發效率等,許多藥廠透過與AI新創公司建立合作關係,跨入AI應用領域,也有少數公司會自行建立或投資AI部門,以自身新藥開發的優勢及領導地位跨入AI構築相關技術與應用。在應用方面,藥廠除了將AI應用在新藥開發階段外,也延伸到使用端包括對患者的監測與服務。 

四、臺灣人工智慧健康醫藥領域發展尚在起步階段

在人工智慧的熱潮下,臺灣政府亦陸續提出AI發展政策與計畫,期望掌握國際趨勢,建構發展人工智慧。行政院於2016年提出《數位國家・創新經濟發展方案(2017~2025 年)》(簡稱《DIGI+方案》),將建構有利數位創新之基礎環境,鞏固數位國家基磐配套措施,打造優質數位國家創新生態,以擴大國內數位經濟規模;科技部於2017年8月公告《人工智慧(AI)推動策略》,計畫於4~5年間共投資新台幣160億元,以「AI雲端服務平台」、「AI創新研究中心」、「智慧機器人創新基地」、「半導體射月計畫」、「科技大擂台」等5大策略發展臺灣AI生態系,其中「AI創新研究中心」著重運用人工智慧來強化智慧醫療、金融科技與智慧製造等技術研發,其中以臺灣大學為負責生技醫療及AI核心技術之研究中心,以及成功大學以生技醫療研究為主;行政院於2018年1月提出《臺灣AI行動計畫》,預計在2018~2021年間,每年投入約達新台幣100億元之預算推動AI發展,並促使產業AI化,透過AI加速「5+2」產業之一的「生技醫藥」產業之創新。未來就政策推動方向將朝結合行政院《DIGI+方案》與《臺灣AI行動計畫》,精進《生醫產業創新推動方案》內容,強化資通訊科技、AI與生醫之跨領域合作。

觀察產業面發展,近年臺灣雖有不少以「人工智慧」為方向的新創團隊或公司成立,然而多聚焦在商業應用和決策等分析,AI在醫學影像分析與診斷或新藥開發之應用於臺灣尚處於起步階段。在AI醫學影像分析與診斷應用方面,目前臺灣多為醫療單位與國際人工智慧科技廠商之合作技術開發,包括中國醫藥大學與人工智慧國際廠商NVIDIA合作導入超級電腦NVIDIA DGX-1藉AI進行肝癌檢測、臺北醫學大學導入IBM的Watson for Oncology之人工智慧癌症治療輔助系統等;此外,亦開始出現醫療單位和新創公司合作案如中山醫學大學和臺灣人工智慧新創公司-牛蛙(Nulla)合作AI肺癌篩檢等;法人單位與學研單位之合作開發如財團法人工業技術研究院與交通大學投入開發AI眼底醫學影像辨識系統也在進行中。

藥品開發方面,目前臺灣尚未有標榜以AI輔助新藥開發的臺灣新創公司或是臺灣醫藥開發廠商和AI公司合作案出現,但已有國際AI醫藥公司來臺灣布局尋找合作夥伴,如美國AI藥品開發公司Insilico Medicine於2017年6月與財團法人生物技術開發中心、醫藥工業技術發展中心、臺北醫學大學簽屬合作意向書,共同合作運用人工智慧技術進行藥物研發與疾病治療前瞻研究,2018年2月更進一步宣布在臺灣成立子公司「英科智能有限公司」,並規畫建立「亞洲第一座AI研發基地」,與財團法人生物技術開發中心、財團法人資訊工業策進會等單位共組合作聯盟,進行「AI數位健康人才培育計畫」。

五、未來展望

面對人工智慧的浪潮,看好其在健康醫藥領域應用之潛力,多國政府推出相關政策與法規期望解決現有醫藥問題並帶動相關技術與產業發展,臺灣目前雖有人工智慧相關計畫與政策的推出,但尚無特別針對應用在健康醫藥產業之策略及法規的出現,如欲掌握發展時機,需加速腳步規劃建立。另一方面,臺灣擁有良好的資通訊高科技人才、完善之醫療環境和實力,以及擁有如健保資料等醫藥數據優勢,具發展人工智慧健康醫藥領域之潛力,然而臺灣目前在資料開放部分,因個資法規定等問題仍多有限制,以及去識別化的醫療資料通常都握在醫院手上,要取得這些資料,需要繁複的行政流程;如果臺灣能建立一套個資安全性足夠之完整的病患資料授權模式和醫療資料開放體系,將能運用現有醫療數據開創臺灣AI健康醫藥新機會。

人工智慧應用在健康醫藥領域之發展,除了涉及硬體、軟體與演算法和多元數據等數位科技相關技術建構整合外,更需要有跨領域的domain knowledge垂直合作,目前臺灣在人工智慧應用於健康醫藥領域之研發能量與核心大多仍集中於學研界和醫療單位與國外人工智慧公司之合作開發,預期隨著國內AI環境基礎建構逐漸完善和AI新創公司之出現,各單位/廠商間之國內外合作活動將越來越頻繁,需要更多跨產業間的互動合作帶動發展。未來臺灣如能善用既有數據,結合國內數位科技和健康醫藥領域之優勢互補與軟硬體之整合後,期望可開創臺灣健康醫藥產業新局面。

原文出處:ITIS智網http://www.itis.org.tw/

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