人工智慧應用的範圍越來越廣，疾管署和科技公司合作，4月推出了流感預報站，民眾只要點進網頁就能看到全台流感的就診人次，而科技公司也同樣運用AI結合其他醫療領域，建置視網膜健康檢測系統，可望未來能實際應用在臨床，有效提高糖尿病病友的檢測和判讀效率。
利用實際的歷史資料做出預測模型，民眾移動滑鼠就能看到推估的未來4週就診人次，另外預報站還呈現出全台分區概況和類流感地圖，可以觀察過去兩週類流感就診人次的變化。
疾管署防疫醫師鄭皓元：「對我們不管是疫苗、抗病毒藥物的使用，或者是門急診、醫院的整備，甚至是跟民眾提醒就是未來4週應該要做什麼樣的自我防護，其實都是有非常大的幫助。」
而支持這系統背後的技術，來自合作的科技公司。
科技業前瞻技術總處博士吳侑峻：「我們每個禮拜都會根據過去這將近10年的資料去重新調整我的模型，包含參數跟權重。」
以半年時間研發，透過人工智慧的機器學習技術，科技公司的資料科學家們根據疾管署和各地政府資訊，發揮他們的統計和資工背景做出預測外，還能回頭做驗證讓預測越來越貼近實際狀況。
科技業前瞻技術總處博士吳侑峻：「我們會根據我看到的歷史資料，然後去看我未來預測，跟我的歷史資料發生的狀況去做最佳化。」
但這樣的預報站預測準確度有多高，疾管署表示還會再陸續做修正，不過專家認為台灣具備完整的健保數據，準確度相當高。
中研院副研究員詹大千：「最主要的人工智慧它取決於的一個準確度，是取決於它的資料的完整度，目前以疾管署的這次的預測來講，它的準確度都可以達到7成以上。」
糖尿病病友人數佔全台人口1成，對眼睛影響就是視網膜病變，但全台眼科醫師只有大約2000人，105年有做視網膜篩檢的糖尿病病友不到4成，靠著人工智慧技術可以有效提高檢測和判讀效率，可望降低病友眼睛惡化的機率。
科技業前瞻技術總處資深經理蔡金翰：「會模擬大腦建置一個類神經網絡，去學習專業的眼科醫師們怎麼樣判讀視網膜病變，如果發現這個病患有非常高風險是有病變的話，醫師其實可以馬上對病患做轉診的動作。」
利用1年時間做研發，目前這套視網膜健康檢測系統，正在進行臨床驗證，而AI未來也可能應用在更廣泛的醫療領域。
中研院副研究員詹大千：「譬如說肺結核，我們平常常看用X光片或是用斷層掃描，那在國外基本上也用X光片來做預測，那在國外的準確度可以到97%。」
人工智慧漸漸滲透民眾生活，預計帶給人們的不只是便利，還要投注醫療領域，協助降低疾病帶給人體的傷害。
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