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
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