[東京現場]Google與眼科界的「麥當勞」合作,想讓印度盲人重見光明
[東京現場]Google與眼科界的「麥當勞」合作,想讓印度盲人重見光明
2017.11.29 | Google

Google在東京舉辦#MadeWithAI亞太區媒體活動,會中Google展示了在醫療領域的最新進展,並且會後接受媒體採訪,闡述了Google在糖尿病視網膜病變檢測的未來發展想法。

導入機器學習,判斷糖尿病視網膜病變

糖尿病是一種因胰島素缺乏或拮抗胰島素功能的因子出現導致血糖上升的疾病。不論是第一型(胰島素依賴型IDDM)或第二型(非胰島素依賴型NIDDM)的患者,長期血糖上升會引起眼部視網膜微細血管病變,稱之為糖尿病視網膜病變(diabetic retinopathy)。

而Google將機器學習技術,導入糖尿病視網膜病變的圖像檢測中。Google研究產品經理彭浩怡(Lily Peng)指出,Google研究團隊創建了一個開發數據集,聘請54名專業眼科醫師來檢視、評估13萬張以上的圖像進行了88萬次的診斷。

再利用這些經過眼科醫師評估的圖像訓練TensorFlow模型,在這個訓練中所應用的神經網路名為Inception模型,經過充分訓練後,這些模型就能夠在「沒有醫生」診斷的情況下拍攝圖像,並替這些圖像進行五級量表分類。結果顯示:演算法在發現症狀的敏感度和判斷症狀的準確度上,都比人表現的還要好。

Google與醫療
透過判斷 9963 張成像所組成的數據集可看出,神經網路演算法(黑色曲線)和8名眼科醫生(彩色點)的辨識結果顯示出高度一致性(中度或更嚴重的糖尿病性視網膜病變或糖尿病性黃斑水腫)。曲線上的黑色鑽石方塊對應了演算法的高靈敏度與高特異性。
圖/ Google

1200萬名印度盲人中,70%只需簡單手術即可治癒

為什麼選擇糖尿病視網膜病變作為研究主題?「這是當地醫院的一大痛點。」彭浩怡說。

根據《哈佛商業評論》,「1200萬名印度盲人中,有70%的人其實只需要簡單的手術就能治癒,但前提是他們要有機會進行手術。」而根據調查印度缺乏近12.7萬名眼科醫生,導致近45%的患者在接受診斷前就已經失明。也就是說,糖尿病視網膜病變是可預防的。

Google 研究產品經理彭浩怡.JPG
Google研究產品經理彭浩怡說:「對我們來說最重要的不是商業模式,而是增加價值的模式」尋找更多潛在的病患,給予他們更多的醫療機會。
圖/ 數位時代翁書婷攝影

「Google研究團隊與印度的眼科醫院Aravind、Sankara以及美國EyePACS進行臨床試驗,希望未來能把這個技術用在眼科臨床診斷中。」彭浩怡說。

Aravind是世界上最大的眼科醫院,也是世界最大的單一眼科手術提供商。整個Aravind眼科醫療系統專長在白內障的切除,醫院握有豐沛的視網膜攝影數據。而且Aravind本身在醫療流程就以「麥當勞式」創新,做一個眼科手術僅需做一個漢堡的時間,舉世聞名。

與Verily智慧隱形眼鏡計畫有關?

雖然研究成果驚人,但若要談落地談實務應用會遭遇什麼挑戰呢?「我們發現硬體設備是視網膜治療的關鍵障礙。」彭浩怡說。

影像品質是影響機器診斷準確度的重要關鍵,雖然使用現有的視網膜攝影設備就已經得到很棒的研究成果,但還是有一部份照片品質不佳。

因此Alphabet的子公司Verily也與全球知名的視網膜攝影相機廠商Optos(已被Nikon收購)合作共同設計新的攝影硬體,讓新攝影設備可以更容易,更有效率地獲得更高品質的影像。

另外,由於Verily已經與瑞士藥廠Novartis(諾華)旗下的眼科品牌Alcon(愛爾康)合作,用Smart Contact Lens的技術研究糖尿病與老花眼等疾病,希望設計出可以偵測血糖的智慧隱形眼鏡,因此讓人聯想Google將機器學習導入糖尿病視網膜偵測是否和智慧隱形眼鏡有關?

不過,對此彭浩怡否認,「我們的研究和Verily隱形眼鏡計畫沒有關聯,我們也沒有進行相關的專案。」她強調,「視覺對於人來說是非常重要的五官,因此如何大量降低因糖尿病而眼盲是一個很重要的研究方向,這本身就是一件大事。」

商業模式不是重點,目標在於找到潛在病患

Aravind醫院的特殊商業模式很特別,醫院僅向約1/3能付費的病患收費,但2/3的病患為免費的「交叉補貼」制度。那這些沒有財力付費的病患,有福享受機器學習技術讓他們早期發現早期治療嗎?Google有沒有和Aravind醫院討論過可能的商業模式呢?

對此彭浩怡指出,「對我們來說最重要的不是商業模式,而是增加價值的模式,我們不是要從這些病患身上賺到錢。而是找到更多潛在的病患,給予他們更多的醫療機會。」

《哈佛商業評論》指出,「Aravind眼科體系有三分之二的病患獲得免費治療或接受補助,但該醫院仍能夠只靠本身獲利,來支付所有擴張計畫的費用。」因此若機器學習能順利前進Aravind將能成為醫師的重要幫手,這省下來的醫療成本或時間,可以做出更好的運用。

關鍵字: #機器學習
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從獲客到理解需求,SHARP 攜手 Insider One 如何用第一方數據重寫家電行銷?
從獲客到理解需求,SHARP 攜手 Insider One 如何用第一方數據重寫家電行銷?

家電是典型的低頻、高單價商品,消費者可能數年才換一次冰箱、洗衣機或空氣清淨機,但品牌與消費者的接觸遠早於購買當下:從搜尋產品資訊、比較規格、閱讀評價,到進一步留下會員資料、瀏覽官網,甚至進入門市體驗,消費者的決策路徑越來越分散,即使最後的交易發生在線下,購買的決策可能早在線上決定。

這也是夏普(SHARP)會重新思考數位行銷的原因。

過去,品牌比較關注如何「帶來多少流量」,但當數位接觸點持續增加,重要議題逐漸變成:誰在關注什麼?誰可能進入購買週期?又該在什麼時間點,提供什麼內容?

SHARP 台灣總經理張凱傑表示:「我們的目標是串聯產品、 AI 、會員數據以及服務,讓 SHARP 從一個『賣家電的品牌』,逐步成為一個理解家庭生活需求的品牌。」

從空氣淨化、冰箱除菌保鮮、洗衣清潔、健康烹調、 AI 咖啡機到顯示技術, SHARP 致力將科技融入日常生活,預先設想、解決消費者不同階段的生活需求;如今,這套「半步先行」的思維也延伸到數位行銷:不只是等消費者說出需求,而是透過數據,更早辨識需求正在形成的訊號。

從散落的第一方數據到「看到完整消費者旅程」

SHARP 累積來自官網、會員、客服、維修與交易等大量第一方數據,但因數據資料分散在不同部門與系統,想要為行銷活動建立目標消費者輪廓,需要跨部門整理與人工處理。例如,需要先請 IT 撈取資料,再由行銷團隊分類目標客群,前後可能花上 3 到 5 天,活動發送出去後,也難以即時掌握消費者接下來的行為。

為解決上述挑戰, SHARP 開始評估、測試客戶資料平台(CDP),最終選擇與 Insider One 合作。評估過程中, SHARP 關注的不只是資料整合能力,也包括系統是否容易上手,以及線上、線下數據能否進一步串聯。

首先, SHARP 希望能縮短資料整合與行銷執行的距離。

Insider One 除可協助團隊進行第一方數據的整合、分群與分類,還有提供行銷引導與 AI 工具,例如行銷自動化等,讓團隊可以更精準地擬定媒體策略與決策,以清晰的投資報酬率(ROI)等數據,建立內部行銷與業務部門的信賴機制。

張凱傑指出:「對我們來說, CDP 的價值是縮短從資料、決策與行動的時間,讓行銷團隊可以把更多時間放在策略與內容,而不是處理資料。」舉例來說,導入 Insider One 後,行銷團隊用說的就可以完成受眾設定與行銷流程初步建置,將原本需要 3 到 5 天的時間縮短成 1 分鐘,然後,由系統觸及,以及追蹤開信、點擊與轉換,大幅縮短跨部門協作的工作流程。

Insider One
1912 年創立的夏普,在台灣積極數位轉型。SHARP 台灣總經理張凱傑攜手 Insider One ,透過數據整合,真正了解消費者的需求,精準推薦,股東購物節創造雙位數成長。右為 Insider One 吳一凡總經理。
圖/ 數位時代

對 SHARP 來說,另一個關鍵是降低團隊學習與使用數據的門檻。

為協助 SHARP 團隊快速上手與習慣使用, Insider One 團隊扮演如導師般的角色,透過手把手的培訓與指導,不僅大幅縮短系統摸索時間,更將原先至少要 3 個月以上的多元數據資料整合時間縮短在 1.5 個月內,成功趕上 SHARP 的年度最重要節慶活動–股東購物節。

第三個議題是捕捉線上互動跟線下交易之間的資料斷點,以消費者全通路(OMO)旅程數據持續深化互動關係。

張凱傑表示, SHARP 超過 80% 的銷售來自線下通路,部分合作通路同樣採用 Insider One,讓跨通路數據串接有了共通基礎,在 Insider One 團隊的協助下, SHARP 與生鮮超市合作,在符合資料授權跟隱私規範的前提下,透過會員輪廓標籤掌握跨通路消費需求,並以此規畫跨業聯合促銷(Joint Promotion)。

股東購物節四大指標皆雙位數成長, SHARP 如何從「廣撒行銷」走向「找對的人」

對 SHARP 來說,股東購物節是年度最重要活動,透過 Insider One 的站上模組、智能推薦、自動化顧客旅程與 A/B Test 等解決方案,結合會員資料整合與行為分析,去(2025)年, SHARP 行銷團隊可以從過去依年齡、性別等基本條件分群,轉變成掌握消費者對不同產品與內容的興趣,再搭配個人化推薦與自動化顧客旅程,讓對的內容在對的時機觸達對的人,極大化行銷綜效。

SHARP
「股東福利」官網提供一站式數位權益服務,包含股東卡領取、合作商家優惠查詢及精選好禮解鎖,輕鬆掌握各項專屬禮遇。
圖/ Insider

更重要的是,隨著數據累積與平台熟悉度提升, SHARP 的數位行銷成效持續優化。

以股東購物節為例,今(2026)年,不僅股東購物節的 eDM 開信率近 40%,流量、轉換率、客單價與回購率皆較去年成長15至25%,讓 SHARP 更加確信:數位行銷的重點不只是「吸引多少人」,而是能否辨識「哪些人值得溝通,以及現在應該說什麼」。

AI 智慧手沖咖啡機則是另一個案例。透過會員數據分析與問卷, SHARP 成功從會員名單中找出 4,000~5,000 名具有相關興趣與行為特徵的消費者,如喜愛手沖咖啡、熱愛科技、享受質感生活等客群,針對這群人進行精準溝通,帶動數百台產品銷售,創下轉換率超過 15% 的成績。

張凱傑認為,以 CDP 持續深化第一方數據資料有助於極大化行銷成效,以維修服務為例,如果系統辨識出消費者的冰箱使用年限已久,且近期有多次維修紀錄,即可在適當時機提供換機資訊,甚至從節能效益切入,讓這一次維修服務成為下一次產品需求的起點。

一次又一次的亮眼行銷成果,不僅讓 SHARP 從「廣撒行銷」轉向「找對的人」,持續深化對消費者的理解,讓線上的互動、內容與優惠,成為消費者消費或走進實體通路的前一站,也反映出家電行銷正從追求流量轉向對消費者需求的持續理解,成為家電數位行銷競爭的新典範。

想知道更多 Insider One 零售與家電產業應用,立即了解:https://insiderone.com/zh-hant/contact-us/

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