進軍醫療拿到百萬筆病歷個資,Google怎擺脫隱私爭議取得病患信任?
進軍醫療拿到百萬筆病歷個資,Google怎擺脫隱私爭議取得病患信任?
2019.11.12 | Google

看上醫療商機許久的Google,如今被披露早已悄然踏進這塊領域。

根據《華爾街日報》報導,Google正與美國第二大醫院系統Ascension合作建立醫療查詢系統。Ascension在全美20多個州經營150家醫院,以及逾50間養老機構。

這項名為「夜鶯(nightingale)」的計畫蒐集了上百萬名患者的病歷資料。雖然Google與Ascension的合作並未違反法律,實際上許多病患與醫師並未注意到這些資訊將為科技巨頭所用。

儘管先前並未正式公佈,Google於今年7月的財報上曾提及與Ascension的合作,「最終,Google雲端的AI與機器學習技術能使醫療組織受惠,例如加速賽諾菲的藥物研發過程、優化Ascension的醫療體驗與結果。」因為只是輕描淡寫帶過,當時並未受到重視與報導。且根據《富比士》報導,其文件顯示Google與Ascension的合作早從今年2月就已開始。

去年底,Google成立了醫療部門「Google Health」,但官方始終保持沉默,不對部門目標或企圖多談。直到前陣子舉辦的HLTH醫療論壇上,Google Health部門負責人大衛.費因博格(David Feinberg)首度披露其願景,描繪了開發醫療查詢系統的目標,就如同醫療版的Google搜尋,能為醫師尋覓出他最想知道的病患訊息。

Google與Ascension合作的消息被報導後,這一切資訊全部跟著串上線。

此外,稍早Google宣佈收購智慧手錶新創Fitbit,也引發外界對於這間科技巨頭加速投入醫療領域的聯想。

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Google稍早宣佈收購Fitbit,加深外界對其加速進軍醫療領域的猜想。
圖/ Dedi Grigoroiu via Shutterstock

隱私爭議纏身,Google握百萬病患資料引外界憂慮

《紐約時報》據其取得的內部文件指出,目前Google為Ascension開發的軟體已經進入測試階段,該服務允許醫療人員按照類別搜尋病患醫療紀錄,並進一步建立圖表,例如過去一段時間內的血液檢測結果。

夜鶯計畫旨在助醫療人員更輕易、清楚地閱覽病患歷史資料,進而改善病患照護,最終達成透過資料幫助醫療的目的。為建立這套系統,Google數十名員工有權閱覽包括性別、生日、種族及病史等隱密個資,且這些資訊會轉移至Google雲端平台上。

然而,Google在隱私維護上前科累累,曾被監管機構多次罰款,有不少人對其掌握病患資訊感到憂心。事實上,就有Ascension的職員對與Google的合作表達異議,不放心讓他們使用病患資料,並擔憂Google軟體是否符合美國限制醫生、醫院使用病患資料的法條。

Google並非首度被牽扯進醫療隱私爭議中,早在2016年時,以AlphaGo聞名於世的DeepMind也因未經患者同意、獲取醫療資訊而違反資料保護法;2018年,DeepMind醫療相關團隊宣布與Google合併,也因背棄過去的承諾而遭受抨擊。

進擊的科技巨擘,嗅出3.5兆美元醫療商機

美國政府的資料顯示,2018年度全美健康照護花費3.65兆美元,超過所有其他的已開發國家,也展現出龐大的醫療商機。因此,貪食這塊大餅的科技巨頭也不單單只有Google,微軟、蘋果、亞馬遜等巨擘皆看準醫療領域的發財機會,紛紛踏足這塊寶地。

其中,蘋果早已利用iPhone、Apple Watch協助醫療研究;亞馬遜也投入摩根大通、波克夏.海瑟威所創立,一間致力於改善勞工醫療的合資企業。而微軟也以基於雲端的軟體工具,幫助醫療機構共享數據。

恰好和Google與Ascension合作消息遭披露的同日,有報導指出,微軟AI成功幫助醫師更快診斷子宮頸癌。

APPLE WATCH
Apple Watch是蘋果進攻醫療領域的最佳幫手。
圖/ shutterstock

強調合乎規範,Google:拯救更多寶貴性命

在合作關係曝光後,Google與Ascension雙雙發布新聞稿回應,強調所有合作範圍均合乎法律規範,不會將病患資料用於任何其他目的,也不會與一般Google用戶的資料混同。

Google雲端、工業產品則解決方案負責人Tariq Shaukat表示,他們希望為醫療領域帶來的,不只是一套數位轉型的解決方案,也包含改善醫療結果,拯救更多寶貴性命。

Ascension方面則指出,與Google的合作包括3個面向,其一,他們將擁抱Google雲端服務;其二,提供Ascension員工使用G Suite生產力工具;其三,藉由AI、機器學習技術提昇醫療品質、病患安全與工作效率,並增進病患及醫師的滿意度。

同時Ascension聲明,與Google所有合作項目都會符合健康保險便利和責任法案(HIPAA)的規定,試圖澄清被大篇幅報導後,外界對雙方合作的個資隱私疑慮。

資料來源:紐約時報、Forbes、Google

責任編輯:張庭銉

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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