2024 4月專題 生成式AI再升級!AI醫療開啟智慧醫院新時代
2022年底,人工智慧(Artificial intelligence;AI)在 ChatGPT-3 發布的推動下,成為了全球炙手可熱的焦點,人工智慧技術市場龐大,statista統計,2023年全球人工智慧市值約為2000億美元,預計到2030年將遠遠超過這個數字,達到超過1.8萬億美元[1]。
人工智慧的發展可以追溯到20世紀40年代後期,當時一些先驅者提出了人工智慧的基本概念。以下是發展的重要里程碑:
人工智慧的三個崛起關鍵
從 ChatGPT 到自動駕駛汽車,人工智慧是 21 世紀最令人興奮的技術趨勢之一,這門改變世界的技術是如何一步步走到今天的呢? 數據(Big Data)、深度學習演算法(DL),及運算能力是三個重要的關鍵。
技術基礎 - Transformer架構
Transformer是2017年由Google大腦團隊提出的神經網路架構,其核心創新在於 "自注意力機制"(Self-Attention Mechanism)。傳統序列模型如RNN/LSTM在處理長序列時存在效率低下、難以並行計算等缺陷。Transformer則透過自注意力機制捕捉輸入序列中任意兩個位置的關係,除了不受序列長度限制,還能充分利用GPU(圖形處理器)進行高效並行計算。為後續自然語言處理(NLP)、電腦視覺(CV)等領域突破的關鍵基石。
大數據和運算能力支撐
要訓練一個強大的人工智慧模型需要大量數據作為知識來源,同時也對運算能力有著極高的需求。近年來科技的快速發,複雜的大型AI模型才得以誕生。
大數據時代的來臨使大量數據的累積成為可能,文本、語音、圖像等各式訓練數據源源不絕。以文字數據為例,維基百科、書籍、網路文章等公開數據,以及網路社交平台的用戶生成內容,訓練語言資料庫已超過數十萬億字等驚人規模。
與此同時,AI晶片如GPU等也在運算能力上有了飛躍性的進步,使得大型生成式模型得以在更快的時間內完成訓練。如輝達(Nvidia)執行長黃仁勳在2024年GTC最新發表的新一代AI超級晶片B200,與前一代晶片H100相比,B200訓練效率提升4倍、推論運算效率高30倍、能源使用效率改善25倍。[2]
圖片來源:NVIDIA官網[2]
生成式AI正熱門 市值近 450 億美元
生成式人工智慧廣泛應用於各行各業,根據2024年2月statista的統計報告,到 2023 年底,全球市場規模將接近 450 億美元,幾乎是 2022 年規模的兩倍,預計每年將成長近 200 億美元持續到本世紀末[3]。
甚麼是生成式AI ?
生成式AI(Generative AI),是人工智慧中的一個分支,可以產生各種類型的內容,例如文字、圖像、音訊和合成資料。目前最多討論的文字生成如ChatGPT,圖片生成如Midjourney、Stable Diffusion,都是生成式AI的最佳應用。
生成式AI的核心是一種稱為「基礎模型」(FM;Foundation Model)的技術。基礎模型是在大量未標記資料集所訓練的人工智慧神經網路,具有廣泛的適應能力,可以在多個不同的下游任務中表現優越,例如:翻譯文字到分析醫學影像等各種工作[4]。
- 概念廣泛,指機器或系統能像人一樣感知、推論、行動或適應。包括機器學習、生成式AI等多個分支。
- 是AI的一個應用領域。使用演算法分析資料,吸取知識並自動學習。它可以幫助您做出預測,從而最大限度地減少僅靠猜測而產生的錯誤。
- 機器學習的一個子集。使用神經網路作為演算法結構,模仿人類大腦。推動了許多AI技術的發展,包括生成式AI等。
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目前,一些知名的大型語言模型包括:OpenAI的GPT(Generative Pre-trained Transformer)基礎模型,使用者可以透過ChatGPT來產生文章、Stable Diffusion影像生成模型、DALL-E影像生成模型等。這些系統展現出驚人的內容生成能力,不僅在創意產業中大放異彩,也為各行各業的自動化和提高效率帶來新機遇。
生成式人工智慧經濟潛力
根據美國市場研究公司(GrandViewResearch)統計,截至2023年的最新數據,全球人工智慧市場價值1966.3億美元。其中廣告和媒體領域佔據主導地位,佔據19.5%。 其他值得注意的領域包括醫療保健、汽車和運輸以及教育等。
圖片來源:GrandViewResearch [8]
預計到2030年,醫療保健將會成為生成式AI最重要的產業,包括機器人輔助手術、減少用藥錯誤、虛擬護理助手、臨床試驗參與者識別、醫院工作流程管理、初步診斷和自動化影像診斷[8]。
Forbes雜誌 2024 年 24 個人工智慧統計和趨勢 統計摘要[9]
AI市場規模迅速擴張
AI對經濟增長的顯著貢獻
AI在日常生活中的滲透
AI提高生產力的潛力獲企業認可
AI對就業市場的影響
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AI採用現況
企業和消費者對AI的矛盾態度
AI改善內容創作和客戶服務的潛能
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人工智慧的應用侷限與擔憂
儘管人工智慧技術取得了長足進步,但在實際應用層面上仍面臨著一些侷限和質疑。在創作藝術領域,人們質疑AI是否真正具備獨立的創造力?目前,AI在生成作品時,大都僅是在既有數據基礎上進行組合和模仿,缺乏真正的創新能力和獨創性,因此其藝術價值受到了質疑。
此外,在其他應用領域,人工智慧技術的突破似乎也受到質疑。以語言模型為例,儘管它們可以生成看似流暢的文字,但常常會出現生硬、缺乏連貫的問題,難以完全模仿人類的語言邏輯和思維。對於一般上班族而言,目前的人工智慧助理也鮮少能夠提供實質幫助,因為它們無法針對特定工作場景提供有價值的支援。
大眾對人工智慧預測結果的信任度也存在疑慮。由於人工智慧黑箱運算過程的不透明性,人們難以全然相信其預測結果的可靠性,這在一定程度上限制了相關應用的推廣。
消費者關注人工智慧使用的內容類型,大多數消費者擔心企業使用人工智慧圖片來源:Forbes [9]
儘管對人工智慧的使用感到擔憂,65% 的消費者仍然信任採用人工智慧技術的企業。當企業負責任且透明地使用人工智慧時,他們可以保持消費者的信心,甚至利用人工智慧的潛力來改善客戶體驗。
您信任使用人工智慧的企業的可能性有多大?
圖片來源:Forbes [9]
AI天眼通靈?不能盲目相信 負責任的人工智慧
何謂負責任的AI?
根據IBM解釋,負責任的AI(Responsible artificial intelligence)是指在設計、開發和應用AI系統時,充分考慮其可能帶來的風險和影響,防範危險發生,切實保障人類價值觀和利益。換言之,AI不應被視為萬能,而是需要受到適當監管,確保其可控、可解釋、公平公正[10]。
建立AI治理機制
為解決上述問題,我們必須從技術和法規層面建立AI治理和監管機制:
- 確保數據和算法公平性,消除潛在偏見。
- 提高模型透明度和可解釋性,避免黑箱運作。
- 制定AI道德規範,保護人類權益不受AI侵犯。
- 健全AI法規政策,明確AI應用的邊界和紅線。
- 促進跨領域合作,統籌AI技術、道德、法律等領域的智慧。
AI驅動醫療創新 智慧醫療新紀元
人工智慧正在驅動醫療保健產業,帶來更準確的診斷、更好的護理,並減少醫療保健專業人員在管理任務上花費的時間,從而使更多的時間花在與患者互動和治療上。
Statista報告指出,在2021年,全球醫療保健領域的人工智慧價值約為 110 億美元。預計到 2030 年將達到 1,880 億美元。大約五分之一的醫療保健組織已經在其醫療保健解決方案中採用了人工智慧模型。同時,人工智慧在醫療保健領域的實施減少了醫生約 20% 的行政任務時間[11]。
2024年 醫療統計數據摘要 疾病預測:
疾病診斷:
精準醫療:
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人工智慧在醫療保健產業中的作用
醫療保健被視為AI最具前景的應用領域。而Google也積極搶佔醫療AI先機,於2023年推出為醫療保健產業微調的生成式AI - MedLM,專為醫療保健產業量身打造。
基於 Med-PaLM 2 所打造的 MedLM 底下有兩個模型,為醫療保健組織以及他們的不同需求提供靈活性,可以依據特定的醫療產業和生命科學客戶需求來打造專屬的各智慧生成式AI,例如:與勤業眾信合作強化保險業者搜尋,提升保險資訊可及性,為病患找到最適當的保險方案和醫療照護[12]。
早期疾病預測
人工智慧正在改變醫療產業的面貌,透過分析龐大的數據來得出精確的診斷。不僅提高了疾病診斷準確率,如癌症的早期發現率,從而支持醫療專業人員進行早期干預,改善病人的治療結果。
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藥物開發
AI在藥物開發上的創新解決了許多傳統研究開發的問題,現在通過提高成功率和降低藥物發現成本來發揮其價值,根據調查,人工智慧支援的工作流程可以節省高達 40% 的時間以及高達30%的成本[20]。舉例來說,輝瑞公司,作為COVID-19疫苗的主要開發者之一,就利用IBM Watson的機器學習平台來加速並降低藥物發現的成本和時間。[21]
statista透過根據一項根據人才、創新和執行力計算,瑞士公司羅氏(Roche)高達77.5位居第一。
截至 2023 年部分大藥廠的人工智慧就緒指數
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個人化醫療服務
根據 Global Market Insights 的研究報告,預計到 2025 年穿戴式 AI 市場規模將達到 1,800 億美元[13];穿戴式技術的發展,可以取得更多有用的數據,進一步打造客製化的醫療保健治療,例如智慧手錶、三星Galaxy Ring等,可以獲得有關心率、血壓和燃燒卡路里的有用數據,當所有這些數據都收集在支援人工智慧的應用程式中時,可以提供使用者個人化的飲食和運動計劃。
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更多資訊及參考資料:
[1] Artificial intelligence (AI) worldwide - statistics & facts,statista
[2] NVIDIA DGX B200, NVIDIA
[3] Generative artificial intelligence (AI) market size worldwide from 2020 to 2030,statista,2024.02.09
[4] What Are Foundation Models? ,NVIDIA,2023.03.13
[5] 人工智慧 (AI) 與機器學習 (ML) 比較,google cloud
[6] 什麼是生成式 AI?,google cloud
[7] What is Deep Learning? ,google cloud
[8] Artificial Intelligence Market Size, Share & Trends Analysis Report By Solution (Hardware, Software, Services), By Technology (Deep Learning, Machine Learning, NLP), By Function, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2023 – 2030, Grand View Research
[9] 24 Top AI Statistics And Trends In 2024,Forbes,2023.04.25
[10] What is responsible AI?,IBM,2024.02.06
[11] Artificial intelligence (AI) in healthcare market size worldwide from 2021 to 2030, statista,2023.09.28
[12] MedLM:為醫療保健產業微調的生成式 AI,google台灣-官方部落格,2023.12.15
[13] Global Wearable AI Market Size to reach $180bn by 2025, Global Market Insights,2019.09.16
[14] Artificial Intelligence Platform Reduces Hospital Admissions By Over 50% In Trial,forbes,2020.10.30
[15] AI predicts cancer patient survival by reading doctor’s notes,UBC,2023.03.02
[16] Artificial intelligence could speed up heart attack diagnosis,NIHR,2023.05.15
[17] AI tool could speed up dementia diagnosis, The University of Sheffield,2023.06.29
[18] The global artificial intelligence (AI) in precision medicine market size was estimated at USD 1.74 billion in 2022 and it is expected to hit around USD 16.91 billion by 2032, growing at a CAGR of 25.54% from 2023 to 2032., Precedence Research,2023.03
[19] Index of AI readiness of select big pharma companies as of 2023,statista,2023.12.15
[20] Potential time and cost savings through AI usage in drug discovery worldwide as of 2023, by scenario,statista,2023.12.13
[21] Artificial intelligence–enabled clinical trials might be a faster way to perform rapid clinical trials and counter future pandemics: lessons learned from the COVID-19 period, Wolters Kluwer Health,2023.03.02