這個AI能幫助器官移植配對,靈感竟是來自交友網站?
這個AI能幫助器官移植配對,靈感竟是來自交友網站?

科技的進步同時也幫助醫療科學,我們昨天看到人工智慧(AI)可以透過分析血液樣本及心臟影像來預測患者心臟衰竭狀況。在澳洲也有一群人開發出了一套演算法結合AI,要讓器官捐贈者與受贈者之間有更好的配對效果,而這個想法靈感竟然是來自交友網站?

AI結合演算法,要降低器官移植失敗率

澳洲墨爾本奧斯汀維多利亞肝移植機構主任Jones與他的同事Lawrence Lau,開發出了一套演算法,能夠讓潛在的器官捐贈者與受贈者有更好的配對效果。Jones的團隊使用了經過特別設計的AI系統,能夠加強器官捐贈者與受贈者的配對效果,Jones稱這套演算法的運作模式其實很像交友網站「eHarmony」,未來要達到降低移植失敗率與患者死亡率的目標。

這套特別的機器學習演算法,研究團隊將25組器官捐贈者與受贈者的資料輸入AI資料庫中,使用這些數據去回朔器官移植可能發生的情況。Jones受訪時表示:「我們使用了許多基礎的資料包括性別、年齡、潛在疾病、血型等等,在捐贈者與受贈者分別可以歸納出幾種不同的特性,以及透過演算法跑出可能不適合的參數。」

另外,研究團隊還使用AI來研究75名曾經接受過器官移植得成人患者,發現這套軟體預測在術後30天結果失敗的準確率達84%,在過去一般常用的方法準確度是68%。

「這真的意味我們第一次能夠以量化的方式評估器官配對的適用性,而現在一般常用的判斷方式,大多是依循醫生自身的經驗判斷,提高捐贈器官配對的準確性絕對是至關重要的!」Jones補充。

MEDICAL
結合AI技術,讓器官移植在未來可以有不同的樣貌。
圖/ shutterstock

技術仍在早期階段,團隊盼能進行更大規模測試

目前,這項結合AI的醫學研究已經被寄到幾家學術期刊,接下來會在當局批准後開始展開大規模的臨床測試,不過Jones也強調,科技技術的輔助應該是提供參考資訊而不是決定結果。

Jones的團隊也提到,目前在澳洲進行的是以「肝」為主的測試,因此演算法不適用於其他器官移植,不同的器官還是需要開發出符各自特性的方法。器官移植專家也提到,結合科技工具的醫療僅能參考其預測結果,但最終還是要遵循器官移植的最佳利用與公平準則。團隊強調,這項科技測試還在相當早期的階段。

在全新的時代在醫療領域加入全新的科技確實令人相當興奮,Jones團隊不僅僅是希望透過科技協助做出更好的醫療判斷,更期待透過更完善的數據整合來讓現行的器官移植分配系統更增添公平性。

資料來源:Mashable、Today USA、Donate Life

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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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