[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|數位時代 BusinessNext

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。

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。

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者，如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元，成長整整 5 倍？答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告，而是先從調整組織架構與薪酬制度著手，透過明確分工改善團隊運作，進而建立「全員銷售」文化，這並不是要求每位員工都成為業務員，而是讓團隊理解與認同品牌理念，確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點，都能傳遞一致的訊息與體驗，從而建立顧客對品牌的信任感，甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手，正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單，為何行銷公司反而更難做出成效？

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字，但無限創意行銷並非只從行銷工具出發，而是以顧問式行銷的角色，先理解企業經營問題，再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略，而是根據企業真的需求來提供適合解方」，無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常，企業在面對營收成長瓶頸時，第一個念頭就是做行銷，然而，翁小五從過往的工作與創業經驗中發現，限制企業營收成長的原因有很多，不一定與行銷有關，背後可能還有其他問題，若沒有釐清真正的問題所在，就急著投入廣告或其他行銷資源，很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察，無限創意行銷決定採取反向思考邏輯：先回到企業經營本身，找出造成「成長趨緩」的真正原因，再據此制定策略、優化營運流程，最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上，行銷才不只是「有做」，而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式，在生成式 AI 工具普及後，也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去，行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源；但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本，單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務，差異化將快速縮小。此時真正考驗的，反而是行銷人的理解力和判斷力：能否看懂消費者真正需要什麼？能否找出限制企業營收成長的關鍵環節？而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

AI 拆解營收黑洞，讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中，數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明，無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次：從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點，再進一步延伸至年度營運規劃，讓企業不只知道「過去發生了什麼」，更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先，是檢視行銷活動成效，其中最重要的原則在於，根據行銷目標去解讀數據。舉例來說，如果目標是增加首購顧客，除了檢視素材吸引力與點擊率，還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本；如果目標是擴大營收規模，則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值，是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程，理解每一個節點的數據分別反映什麼問題，再針對問題逐一修正。

至於第三個層次，則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發，結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果，拆解每一季、每個月的業績任務，再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正，據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告，從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說，數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵，文章開頭提到的健身業者，正是此套方法論的最佳印證。當初，翁小五深入診斷後發現，這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平，老闆長期忙於處理日常事務，難以專注在營運規劃；此外，組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等，皆是影響回購率的因素。

因此，無限創意行銷先從組織架構著手，設立專責店長一職，並重新設計薪酬制度，藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後，再透過前期廣告數據與顧客洞察，找出消費者選擇品牌的真正原因，並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時，翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念，確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗，品牌才能逐步累積顧客信任。

最終，這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元，達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論：行銷不是企業成長的起點，而是放大企業優勢的槓桿；企業體質愈健全，這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」，AI 時代，無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大，下一代行銷公司的價值，不只是比誰更懂得運用 AI，而是行銷人的市場理解力與專業判斷力，知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄，或是該如何持續修正，才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此，無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論，將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯，轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時，不是直接要求 AI 給答案，而是先定義目標、限制條件與判斷標準，再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言，AI 時代真正稀缺的，不是工具，而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力，也不在於使用多少 AI，而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how，透過 AI 放大，協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。