看好中醫AI應用!念資工的他愛上傳統醫學,打造藥材辨識App

吳晴中攝
因為母親罹癌逝世,讓藍崑展一頭栽進中醫的研究。擁有資工背景的他,研發出手機App拍照作藥材辨識,以及舌診辨識、AR穴道按摩等,積極發展中醫AI應用,拉近現代人和傳統醫學的距離。

AI醫療議題持續發燒,被看好是最有前(錢)景的人工智慧應用領域之一。特別在台灣,行之有年的全民健保制度,累積了龐大、系統性的醫療數據,為AI提供了源源不絕的「燃料」,但目前這些討論多以西醫為主,同為健保體系的中醫,卻鮮少被關注。

而事實上,中醫在台灣的可近性及利用率甚高,大多數民眾都曾接受過中醫診治,或服用過中藥,當傳統醫學遇上AI,有哪些可能的切入點呢?

去年底,在台北舉行的NVIDIA GTC技術大會上,多位講者輪番分享NVIDIA GPU在台灣、亞太區的最新應用。排在台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾、工研院機械與機電系統所技術長連豊力等領域專家後,成大資工系副教授藍崑展特殊的講題吸引眾人目光,只見投影片上滿滿的中藥圖片,原來,他要分享的正是如何運用AI區分易混淆中藥。

手機App一掃 快速辨識易混淆中藥

受限於地形、氣候等因素,台灣的中藥材產量極少,大都仰賴國外供應,每年數萬噸中藥材進口量中,高達九成來自中國,黑心中藥問題時有所聞。

藍崑展說,海關在檢驗中藥時,多半一手拿著圖鑑對照,但如果遇到連圖鑑也幫不上忙的時候呢?而消費者對中藥不熟悉,像是山藥和木薯、黃耆和紅耆、人蔘和西洋蔘等,都很難從外觀一眼分辨,可能被不肖業者矇騙,買到實際上價格、療效都差一大截的仿冒品。

消費者對中藥不熟悉,像是山藥和木薯、黃耆和紅耆、人蔘和西洋蔘等,都很難從外觀一眼分辨。
蔡紀眉攝

舉例來說,黃耆為補氣諸藥之最,台灣人在冬令進補時,總愛加上幾片,但黃耆有濃濃的豆腥味,市面上打著黃耆名號的,其實不少是以腥味較淡、口感較甜的紅耆充數,但兩者的成分、藥理活性和臨床療效等皆有一段差距。

為了加速海關檢驗效率和準確度,藍崑展與中國醫藥大學中國藥學暨中藥資源系教授張永勳合作,找來易混淆的24種中藥材樣本,拍了2400張照片,逐一建檔後,再運用深度學習的卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)技術,建立手機中藥辨識系統。未來,他們希望擴大中藥種類,讓海關或民眾透過研發中的手機App拍照,只要幾秒鐘,即可確認中藥材的品名、療效等。

舌診辨識、AR穴道按摩都納研究範圍

除了中藥辨識,藍崑展也與大林慈濟醫院合作舌診辨識。他們找來200多位確診肝炎的臨床患者,建立這群人的舌頭影像資料庫,包括舌苔顏色、紋路、斑點等,再透過機器學習訓練,建立模型,歸納出舌頭特徵與肝炎的連結,終極目標是提高舌診的精準度,並擴大到更多疾病上。

又像是與中國醫藥大學合作的AR穴道定位,藍崑展團隊先運用類似MRI斷層掃描的方式,大量建立受試者的臉部、身體影像資料庫,建模出基準範型。想像的未來,使用者可模擬跟Siri對談的方式問診,再拿著手機拍攝想按摩的身體部位,AR技術即會把穴道點投影在相對應的部位上。

「模仿外面的按摩師傅,精確切中穴道」,藍崑展說,目前已有健身器材領導廠商找上門,希望能將該技術發展成穴道按摩機器人,代替部分現有按摩椅的功能。而為什麼資工背景的他,會鍾情於傳統醫學研究呢?

成大資工系副教授藍崑展說,中醫有很多好用的技術,但一般人不知道怎麼用,很可惜。
吳晴中攝

發展中醫AI應用,台灣優勢多

六年多前,藍崑展陪著罹癌的母親化療,過程中副作用不斷,讓人痛苦不堪,「不斷找方法想幫她舒緩,才開始接觸中醫。」而母親過世後,他更到中國醫藥大學攻讀博士,一頭栽進相關研究。

傳統中醫以「望、聞、問、切」四診,做為診斷疾病的方法,相較於西醫以疾病(disease)治病,中醫則是以症狀(symptom)來治病,而從觀察症狀到開出解方的過程,是中醫最重要的辨證論治,跟臨床有很大關係。不過,也是因為中醫特別強調每一個人不同辯證的過程,標準化、科學化程度低,一般大眾對中醫的治療方式仍較不信任。

但事實上,藍崑展觀察,台灣發展中醫AI應用,具有先天優勢,「很多研究我們贏不了國外、贏不了MIT,它們的資源多太多了」,但中醫的資料文獻以中文為主,加上台灣在ICT(資訊與通訊科技)、醫材技術上的基礎,「多數中醫的診斷和治療都是非侵入式,用一些感測器就可以做出產品,很適合發展穿戴式。」

「中醫有很多好用的技術,但一般人不知道怎麼用,很可惜。」像是頭痛,除了吃止痛藥之外,也可以透過按摩舒緩症狀,藍崑展強調,這些研究的目標絕非取代西醫或醫生角色,而是透過進入門檻低的手機App、友善的操作介面和AI技術,拉近現代人和傳統醫學的距離。

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