吳漢章:善用語音處理技術打造優質照護

近年來科技業者紛紛投入人工智慧醫療領域,除了很多新創業者的投入外,其中最受矚目的兩個收購案,更可以看出智慧醫療發展的重點。一個是甲骨文用280億美元現金收購電子病歷資訊系統廠商Cerner,另一個就是微軟用197億美元現金收購自然語言處理廠商Nuance。

前者很容易理解,醫療資訊系統是智慧醫療的基礎架構,而且Cerner的高市占率也可對醫療資訊交換標準有影響力;而微軟收購Nuance就引發注意,原來語音處理的市場價值高,發展潛力巨大。

自然語言處理在醫療照護領域的應用場景很多,最直覺的應用就是協助醫師與護理人員口語填寫病歷紀錄或表單,增加醫護人員的工作效率,讓醫護人員能更專注於照護病患;利用語音輸入也降低接觸設備的機會,減少在診間或手術室等場地的感染風險。隨著老年化社會到來,老年人往往會碰到操作數位設備與表達能力下降等問題,而自然語言處理,可以讓老年人利用口語化的方式完成掛號;甚至利用先進的人工智慧技術,讓電腦理解老年人的意思,提高醫護人員與老年人溝通品質。

自然語言處理的技術門檻頗高,雖然在智慧型手機上都可接觸到如Siri等應用,但若要應用到醫療照護領域,會需要讓人工智慧能學習領域的專屬用語,而且在台灣還有台語、客語等,甚至也常有口語表達混用台語或英語的習慣,這些都需要台灣的學研界與產業界合作突破。

自去年開始,我們已經看到好的成果,目前在台灣杉2號AI超級電腦上,可以看到成功的台語、客語與醫療照護領域自然語言處理技術發表,辨識率達到95%以上,醫院也陸續導入試用。

我們有很好的機會,在自然語言處理應用於醫療照護上,取得市場先機。想像一下:在未來的樂齡宅中,老年人可以透過最自然的口語對談取得醫療照護服務,人工智慧更可以透過分析長期的口語特性改變,自動地關心老人家的心理與生理狀況變化,給予主動貼心的支援,讓每位老年人都好像有個貼身的醫療照護助理,為即將到來的老年化社會,打造更可親的居家照護環境。

資料來源: 財訊663期

主圖來源: Pexels

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