[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
往下滑看下一篇文章
台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證
台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證

重點一:數位詐騙生命週期極短,打完一波就轉移陣地,「下架」只處理了眼前的內容,處理不了事後追查。

重點二:台灣數位安全發展協會以AI蒐集、分類詐騙廣告,九成以上工作可由AI完成,最終判斷仍保留人工背書。

重點三:透過司法聯盟鏈b-JADE,只把資料的「數位指紋」上鏈存證,原始資料另行保存,目標是降低被害人的訴訟舉證成本。

一則可疑的投資廣告被檢舉、下架,帳號也停權了,多數人以為事情就此結束。真正麻煩的是,廣告消失的那一刻,追查詐騙集團的線索也可能跟著消失。

為了補上這個缺口,台灣數位安全發展協會正與司法聯盟鏈「b-JADE」合作,替詐騙相關資料做存證。b-JADE是一套以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務;資料一旦上鏈,任何改動都會留下痕跡。白話說,就是替數位證據貼上「封條」,讓證據從蒐集到進入法庭,都能驗證有沒有被動過手腳。

詐騙廣告下架,為什麼還不夠?

原因在於數位詐騙的生命週期太短,下架只能處理眼前的內容。台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯指出,傳統電話詐騙一套劇本可以拉長到半年、甚至一年;數位詐騙則像打游擊,一波結束就移往下一個平台,從廣告、社群到另一個App,一路跨平台引導被害人。

更大的問題是證據跟著斷線。被害人發現受騙時,可能已是半年後,手上通常只留得住最末端的匯款與聯絡紀錄,最初看過哪則廣告、點進哪個網站,早已消失。等到一、兩年後警方抓到詐騙集團,對方就能在法庭上反問「你怎麼證明我投過這則廣告?」劉彥伯以假設情境說明,一個集團原本可能詐騙了30億元,最後因證據不足,認定金額只剩幾千萬甚至幾百萬元。

不過,詐騙活動都會留下數位足跡,包括投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址註冊紀錄,只要事先保存,日後調閱就「有憑有據」。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯
圖/ 數位時代

AI都這麼強了,為什麼還要先做資料治理?

台灣數位安全發展協會的核心主張是:好的資料分析,從好的資料治理開始。所謂資料治理,就是把散落在各平台、格式不一的碎片資料,整理成來源清楚、格式一致、可以互相比對的資料。協會先確認每筆公開資料的來源、時間、權限、版本與隱私,再標上事件分類、風險評估、曝光平台、投放者與網址等標籤,才能找出彼此關聯、還原詐騙網絡。

根據協會的實證簡報,系統在一段監測期間內掃描309.5萬則廣告,通報62.8萬則(約占20%),投放當日偵測率達99.21%。劉彥伯也提到,協會與資安院、數位發展部在打詐通報查詢網的合作中,判斷率接近百分之百。

那還需要人嗎?答案是需要。現行法律仍要求有人為判斷結果背書負責,加上詐騙劇本會隨被害人的回應即時調整,因此協會讓AI處理九成多的工作,最後由人做判斷。

截圖不能當證據?b-JADE如何替詐騙證據貼上「封條」

在AI改圖越來越容易的今天,單純截圖很難在法庭上證明自己沒被竄改過。劉彥伯的比喻是:截圖比較像「我那天真的看過,還拍了一張照片」;可信存證則是把證物放進有封條、有時間、有編號、有保管紀錄的證物袋,「重點不是有沒有留下東西,而是未來能不能驗證這是不是當時那一份」。

這也是b-JADE派上用場的地方,但並不是把所有資料都放上區塊鏈。協會把原始資料與AI分析結果,保存在權限受管控的系統裡,只把每份資料的「數位指紋」交給b-JADE存證。數位指紋的特性是,內容只要有任何改動,指紋就會完全不同,因此能證明資料沒被動過;需要時,再經授權調閱原始資料,兼顧隱私與驗證。依b-JADE規範盤點,協會既有流程已符合19項要求,其餘7項缺口也逐步補強,例如存證時間改採具公信力的標準時間來源,不再依賴電腦本機。

防詐能從事後追查走向事前預警嗎?

可以,協會正把存證從被害人受騙後,往前推到「主動式上鏈」:AI判定高風險的內容,先一步蒐集存證,不必等到有人受害。

小農是第一個場景。許多消費者在網路上支持小農,錢最後卻流進冒名的詐騙集團。協會因此與農業部合作推出「農本人」系統,讓小農自行登錄銷售管道與社群帳號形成白名單,再結合AI蒐集的黑名單,一旦遭冒名就能第一時間發現並報案。這套模式未來也可延伸至網路霸凌、性私密影像等案件。

制度面也在加速。2026年8月,司法聯盟已開設認證專班,邀集司法院、法務部、高檢署、調查局與警政署相關人員受訓,相關存證應用預計明年正式推出,時程仍待聯盟拍板。

劉彥伯坦言,目前從蒐集、分案到下架的流程仍然冗長,技術正好能在保留人為背書的前提下縮短流程。他在《數位關鍵字》節目尾聲留給聽眾的一句話是:「數位安全不只是技術工具,也涉及資料的可信、法遵治理與跨領域合作。」當AI幫人更快找到線索,經得起驗證的資料,將讓每一位被害人在法庭上多一分底氣。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯認為,可信存證的重點不是留下東西,而是未來能被驗證。
圖/ 數位時代

常見問答
Q1:詐騙廣告被下架後,還能當作證據嗎?
A:若事前沒有保存,下架後就很難追溯。台灣數位安全發展協會建議在內容消失前,保存投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址等數位足跡,日後才能據以向平台請求調閱。

Q2:手機截圖可以當作詐騙證據嗎?
A:截圖只能證明「看過」,難以證明未被竄改。在AI改圖越來越容易的情況下,透過數位指紋與具公信力的時間紀錄進行可信存證,才能在日後驗證資料是否為當時的原始版本。

Q3:什麼是b-JADE司法聯盟鏈?
A:b-JADE是以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務。台灣數位安全發展協會的做法是只將資料的數位指紋上鏈,原始資料另行保存在權限受管控的系統,兼顧隱私與驗證,目標是降低訴訟舉證成本。

Q4:AI可以完全取代人工判斷詐騙嗎?
A:目前不行。依台灣數位安全發展協會的做法,九成以上的蒐集與分類工作可由AI完成,但現行法律仍要求由人做最終判斷,並為結果背書負責。

Q5:小農要如何預防被冒名詐騙?
A:可登錄台灣數位安全發展協會與農業部合作的「農本人」系統,自行提交銷售管道、粉絲專頁與LINE帳號建立白名單,搭配AI主動蒐集的黑名單,遭冒名時能第一時間發現並報案。

完整對談請收聽《數位時代》Podcast《數位關鍵字》EP264。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓