慢性病患者的福音──CareKit加入蘋果醫療生態系
慢性病患者的福音──CareKit加入蘋果醫療生態系

幾乎沒有外觀變化的 iPhone SE,鏡頭凸起來的 iPad Pro,科技以換錶帶為本的 Apple Watch……相信大家在蘋果發布會之後已經被這些類似的觀點洗板了。

其實昨天凌晨的這場發布會,是一場被低估的發布會,因為除了硬體以外,還有更值得討論的內容。

這就是 HealthKit,一股被忽視的變革力量。

##裝在你口袋裡的個人醫療檔案——CareKit

圖說明
圖片來自:Apple官網

蘋果昨天給 HealthKit 家族加入了一個新的夥伴——CareKit。 CareKit 是什麼呢?

很多高血壓或其他慢性疾病的患者需要進行定期的症狀監測,了解他們的治療計劃是否有效,以此作為自己進一步治療的判斷依據。 CareKit 的作用就是就是以開源框架的形式建立一個開發平台,把傳統根植於單一醫療器械的健康信息追踪行為及相對應的數據,從實體化的紙和筆轉移到你的智慧型手機裡,你還可以直接使用智慧型手機或小型可穿戴設備完成日常檢測,並與家人、醫生共享數據。

以帕金森氏症為例。帕金森氏症的常見症狀體現為肢體的活動障礙,通過一些簡單的物理檢測,醫生和患者自己就能夠知道在接受治療後,病症是否有所好轉。這些物理檢測可以藉助智慧手機觸摸螢幕和特定的檢測 App、算法來完成,網路則消滅了醫生患者之間數據同步的障礙。

由Sage Bionetworks、美國羅徹斯特大學、中國首都醫科大學宣武醫院(該院神經內科屬於全國頂尖水平)和邁克爾福克斯帕金森研究基金會共同開發的帕金森應用mPower 是首批與CareKit 對接的應用程式。

所以,有了基於 CareKit 開發的應用程式之後,iPhone 就變成了患者的移動醫療檔案。當然,CareKit 不是神話,至於它的問題在哪,我們稍後再說。現在我們先來看看蘋果三大「Kit」的體系。

##CareKit 補上了蘋果醫療生態的重要一環

圖說明
圖片來自:Apple 官網

蘋果在 2014 年 9 月 17 日發布了 iOS 8,HealthKit 也作為 iOS 8 的新特性被拉到了 Keynote 上面。

通過 HealthKit 開發的應用有權力和 iOS 自帶的「健康」應用程式同步數據。當App數量和多樣性都發展到一定級別後,HealthKit 理論上就成為了 iOS 8 大生態中,專注用戶健康數據管理的小生態。

可別小看這個小生態,有了 HealthKit 記錄的數據,醫生無需與你面談,也能透過這些數據了解你究竟是每天久坐不起,熬夜通宵?還是過著規律作息,適量運動的健康生活。

HealthKit 下面是兩個開源的應用開發框架——面向醫學機構的 ResearchKit 和針對患者的 CareKit。顧名思義,ResearchKit 就是用來做 Research(研究)的。

醫學院進行課題研究時往往需要徵集大量的一手臨床數據,在沒有網路和智慧型手機的時候,臨床數據的收集只能依靠研究人員發動關係,徵集志願者(研究對象),數據的收集非常困難,長期跟踪研究的數據回收也是個難題。有了 ResearchKit 之後,這事可就簡單多了。因為一些物理性的調查可以通過智慧手機完成,智慧手機私密和隨時聯網的特性使得長期跟踪調查和實時數據反饋不再難以實現。

ResearchKit 簡化了招募過程,讓居住在世界各地的人們,都可以輕鬆參加研究項目。這一做法的好處是,形成了規模更大、多樣性更強的研究群體,從而達到更有效的群體代表性。

上文中提到的mPower 「上線不到24 小時就成為了世界上最大規模的帕金森研究專案」(Jeff Williams 之語),蘋果官方則在ResearchKit 官方網站上宣布已經有超過10000名患者參加了mPower的研究。

首都醫科大學宣武醫院合作對象 Sage Bionetworks 的總裁斯蒂芬·弗蘭德曾經說過一句話:

傳統的臨床研究,有 500 個研究對象你就得興奮半天,現在,想想動輒 2 萬個研究對象願意參與你的研究會是怎樣的一番景象吧。

除了 mPower 以外,專注哮喘治療的 Asthma Health,追踪乳腺癌患者治療後狀況的 Share the Journey,尋找診斷自閉症新方法的 Autism & Beyond 都是使用 ResearchKit 的佼佼者。就在昨天,蘋果還公佈了與基因檢測分析公司 23andMe 的合作,這項合作開發的模組允許研究參與者為醫學研究貢獻他們的基因數據。

圖說明
圖說:23andMe推出的基因檢測套組/圖片來自:23andMe官網

有了 HealthKit、ResearchKit 和 CareKit 的體系,無論你是開發者、科研人員還是患者,你都可以透過開放的 HealthKit 平台找到你需要的資源,並為醫學的進步創造一點價值。

##HealthKit 的意義,不在精確,而在數量

正向網絡外部性是經濟學中非常重要的概念,意思是某項服務使用的人越多,每一位用戶獲得的價值越高。 HealthKit 可以詮釋這個概念的意義。

蘋果在今年 1 月份公佈的 2016 年第一季度財報顯示,公司單季度賣出了接近 7500 萬台 iPhone。在這樣的銷量支撐下,如果 HealthKit 相關應用程序能夠迅速鋪開,這個平台對於醫院、大學等科研機構來說將是不可多得的一個數據來源。根據大量患者日常數據形成的治療方案勢必會比傳統非信息化、互聯網化環境下產生的方案更加精確。

開發者、醫療機構和患者的聚合,大量數據形成的可觀研究樣本,決定了 HealthKit 很有可能會成為移動醫療的變革者。

好了,現在來回答我在上文留下的問題:CareKit 乃至整個 HealthKit,存在什麼問題?答案就是數據的精確性。

目前智慧手機和智慧手錶的感測器對於醫學檢測來說還是非常有限的,除了物理性的數據以外,這兩種最常見的貼身硬體設備幾乎無法直接獲取任何化學性質的數據,所以在很多基於HealthKit 開發的應用以及iOS 自帶的Health應用程式中我們都能發現,不少數據需要用戶手動填寫。

手動填寫數據意味著使用門檻,數據精確性也會受到影響,HealthKit 短時間內還無法達到非常理想的水平。

不過這不算是大礙,畢竟獲取精確數據本來就不是蘋果的任務,而是專業的醫療機構和醫生的使命,蘋果只需要提供一個個體數量足夠龐大的樣本作為專業醫療的輔助工具。更何況,在大規模樣本的統計中,數據是否 100% 精確已經無關緊要了。

##HealthKit,一個雙贏的機遇

蘋果 HealthKit 表面上是為醫療做貢獻,但本質上是一門數據的生意。在智慧手機市場成長在持續壓縮的今天,蘋果更有必要開拓硬體產品以外的生存空間。按照現在的邏輯,HealthKit 將承載著蘋果從用戶數據中掘金的期望,如果做得好的話,還有機會背上“促進人類醫療進步”的美譽。

和許多人稍微有點成就就要喊著「顛覆傳統」不一樣,蘋果在 HealthKit 上所做的嘗試非常低調,以至於在發布會一年後,人們對於 HealthKit 依舊比較陌生。不過低調也有低調的好處,至少在醫療領域,是否能夠取得有力的研究成果,是否能夠治好患者的疾病才是更有意義的事情。至於健康的用戶,相信也不會希望自己和 mPower、Asthma Health 這類應用有任何的交集。在這類用戶的手機裡,HealthKit 只要在合法合理的前提下安靜地記錄用戶健康數據就好。

App Store 的成功告訴我們,蘋果不只是一家簡單的硬體公司,而是一家有能力提供強大網路服務的硬體公司。 HealthKit 有可能成為蘋果在醫療行業內的 App Store。

本文授權轉載自 愛范兒

關鍵字: #Apple #醫療產業
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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