[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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溝通時間砍半、成交率衝 3 成!創造智能以完整 AI解方讓行銷事半功倍
溝通時間砍半、成交率衝 3 成!創造智能以完整 AI解方讓行銷事半功倍

隨著生成式 AI 工具快速普及,使用 AI 生成圖片、文案與影音素材,早已不再稀奇;真正困難的是,如何讓 AI 內容不只具備媲美真人拍攝的質感,還能精準貼合品牌語氣、商品賣點與社群傳播節奏,進一步帶動流量、轉換率與會員經營。

不過,有一家成立不到 5 年的團隊,卻憑藉著這項能力,吸引百年家電品牌、大型連鎖零售品牌、化妝品代工龍頭到政府機關等不同類型客戶合作。近期更與以創意出名的電商平台 蝦皮購物共同合作。

這家隱身在眾多一線大廠背後的 AI 操盤手,正是三立集團旗下的 MarTech 公司「創造智能」。相較於單純提供 AI 工具或單點行銷服務,創造智能更像是企業的 AI 行銷整合夥伴,不只是生成 AI 影音內容,而是從行銷目標出發,運用 AI 串起從內容生成、社群導流、顧客互動到會員經營的完整行銷旅程,突破過往內容與數據各自為政的盲點,這才是它真正讓企業買單的關鍵。

#1 創造智能
除了預算大幅減少、製作效率提升外,林慧珍指出,現在很多人都可以利用 AI 工具生成圖片或影片,但真正拉開差距的,不是 AI 應用能力,而是內容本身。創造智能刻意打造一支由行銷人才與工程師組成的「混血團隊」,兼顧 AI 影音內容的製作效率與品質。
圖/ 創造智能

串起行銷斷點,打造 AI 一條龍整合服務

對台灣企業行銷現場的長期觀察,是創造智能跳脫單一工具走向「AI 行銷整合」模式的起點。

創造智能執行長林慧珍指出,企業行銷工作往往交由不同廠商負責,從影音內容製作、廣告投放、社群經營到會員管理,各自使用不同工具與平台,導致資料散落在各處,形成一個個看不見的行銷斷點,一旦成效不如預期,很難釐清問題究竟出在哪一個環節,是素材無法打動消費者、投放策略失準,還是會員經營沒有發揮效益。

「很多 AI 或軟體業者的想法是,用自家產品去解決客戶的問題,但我們想的不只是解決問題,而是如何讓客戶用最方便、最完整的一條龍方式達成商業目標,」林慧珍強調,也因此,創造智能成立初期便鎖定AIGC 商業影音、AI客服/虛擬人及LINE CRM三大領域,希望從內容、互動到會員經營,串起完整的行銷流程。

在行銷旅程的前端,創造智能透過自家研發的系統與深厚的行銷經驗,快速產製出 AI 影音內容,協助品牌放大聲量、吸引目標受眾;接著透過 AI 客服與 AI 虛擬人即時回應顧客需求,不受時間、地點與語言限制,提高互動與成交機率;最後再藉由 LINE CRM 將流量收斂為品牌的第一方會員資產,透過會員貼標、分群分眾、自動化推播、再行銷等機制,持續深化顧客關係,將一次性的流量轉化為持續回購的忠誠會員。

用 AI 加速內容測試,快速找到市場答案

除了串起完整的行銷流程外,創造智能還能為企業創造兩大價值,第一個是協助企業更快找到真正打動消費者的內容。

「現在很多人都可以利用 AI 工具生成圖片或影片,但真正拉開差距的,不是 AI 應用能力,而是內容本身。」林慧珍指出,創造智能刻意打造一支由行銷人才與工程師組成的「混血團隊」,兼顧 AI 影音內容的製作效率與品質。

林慧珍進一步說明,團隊許多成員原本就來自專業影音團隊,長期協助企業製作導流影片,因此在劇本企劃、分鏡設計與敘事節奏上,累積大量實戰經驗。以近期協助蝦皮購物製作 AI 短影音為例,團隊並非直接交由 AI 工具生成內容,而是先分析目標受眾的偏好,再於腳本設計時加入企劃巧思。像是刻意運用消費者熟悉的歌曲氛圍,營造「似曾相識」的共感,引發社群討論。這些對品牌語感、社群節奏與內容敘事的掌握,正是創造智能團隊多年累積的內容經驗,也是現階段 AI 難以取代的核心價值。

另一方面,團隊則負責研發系統,以滿足企業多元行銷需求。例如:創造智能自行開發的「AI 導演模板」,不僅能快速生成高度擬真的影音內容,還可以依據品牌的不同需求,快速調整畫面風格、配音語氣與敘事方式,協助品牌進行 A/B Test,找出最能吸引消費者的內容。同時,還能依照不同社群平台需求,自動延伸出不同秒數與尺寸的版本,讓同一支影片快速應用於不同投放渠道。

更重要的是,從企劃發想到完成影片,最快約一週即可完成,不僅大幅縮短製作時程,也較傳統真人拍攝節省約 4 至 6 成的成本

讓 AI 走進工作流程,從客服升級為企業數位夥伴

創造智能為企業帶來的第二個價值是,透過 AI 客服 / AI 虛擬人推動流程自動化。林慧珍認為,AI 的價值不只是回答問題,而是深入既有的工作流程,以自動化服務協助企業降低成本、提升營運效率。

舉例來說,創造智能在與百年家電品牌合作時,先以 LINE 官方帳號與會員經營為核心,透過 LINE CRM 建立會員數據基礎,依據會員的瀏覽行為、產品偏好及互動紀錄,自動完成會員標籤與分群,並透過精準推播提供更符合需求的內容。隨著會員數據逐步累積,再進一步串接 Facebook 等社群平台,讓會員經營從單一通路延伸至跨平台互動,逐步建立完整的品牌數位接觸點。

目前,雙方合作已進入第二階段,將 AI 客服真正導入企業日常營運中。從客服受理、案件分流到售後服務,整個流程皆可透過 AI 與系統自動串接完成,不僅縮短服務時間、提升案件處理效率,也讓 AI 的角色從單純的客服工具,進一步成為串聯客服、門市與售後服務的企業數位夥伴。

同樣的模式,也被延伸到 B2B 外貿場景。創造智能為某知名化妝品代工廠打造 AI Sales(AI 虛擬人),並匯入產品知識與各國出口法規,讓 AI 不僅能以多國語言即時回覆海外買家問題,更可自動完成名片蒐集、預約真人業務及商機派單等流程,不僅溝通時間由 6 個月降至 3 個月,減少 30% 以上真人處理成本,訂單成交率提升 25%-32%,

#0 創造智能
某知名化妝品代工廠打造 AI Sales(AI 虛擬人)為例,AI已經可以回復日常問題的70%,真正優化前端開發的營運效率。
圖/ 創造智能

未來,AI 工具將持續演進,但企業真正需要的,始終是能協助創造商業價值的解決方案。林慧珍相信,唯有整合技術、內容與流程,並站在企業角度思考,AI 才能從工具升級為夥伴。這也是創造智能希望實踐的品牌理念──最人性化的MarTech 公司,創造更有溫度的智能夥伴。

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