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企業防災(三):公益防災,研發軟體新平台

陳妤寧
・2014/08/02 ・2946字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 547 ・八年級

採訪編輯 / 陳妤寧

本文由科技部補助,泛科學獨立製作

莊國煜執行長認為防救災的相關科技正需要以公益公司的態度處理,因為防救災屬於整個社會需要面對的問題。(圖片來源:作者)
莊國煜執行長認為防救災的相關科技正需要以公益公司的態度處理,因為防救災屬於整個社會需要面對的問題。(圖片來源:作者拍攝)

隨著資通科技的發達和普及,救災相關的平台在網路上紛紛湧現。工研院開發的「GeoThings 救災資訊協調平台」,著眼於如何在大量的資訊流之中,提供救援單位更好的協調工具,也透過災情回報的機制,讓救援單位更了解各地的物資與人力分布情形,避免社會資源的重複和浪費。

一個救災資訊協調平台同時具有資訊的 Input 端和 Output 端,Input 端包含政府單位如水利署、水保局、氣象局、NCDR 災防中心所提供的災情資料庫,另外還有各地災區透過網路或電話回報的災情資訊。Output 端則以防災地圖的形式呈現,讓官方、民間的救援組織可以更了解哪裡缺乏物資、哪裡道路順暢。以開放平台的形式提供這些資訊,可以有效減少因仰賴媒體有限的報導,而使資源一窩蜂的傾注於少數特定災區的情形。

除了大家已經習慣的網頁(web)介面之外,隨著行動裝置的發達,應用程式(app)以另一種操作介面、提供相同的操作功能,讓在災區的無論是受災方或救災方,都能夠以手機(硬體)搭配 app(軟體),以比在辦公室來得更利於移動的方式來運用救災平台的功能。

究心科技(GeoThings)的技術團隊以地理圖資為基礎,在受災方和救災方之間搭起更有效率的橋樑。本篇文章專訪了究心科技的執行長莊國煜,為我們解釋救災資通工具的基本觀念,並分享究心科技的發展歷程。

座標簡訊,「離線使用」在災時的重要性。

究心科技最早的產品發想是座標簡訊,也就是在文字訊息之外加入地理資訊,利用 app 抓取 GPS 訊號、將座標轉換成 URL(網址)的形式寫在簡訊中發送並回報。雖然大家現在都習慣直接用 Facebook 或 Line 來傳遞訊息,但在災難發生時,網路連線設備本身也可能受到損害,或是因為大家都急於登入社群網站報平安,而導致網路連線壅塞。而發送簡訊所需的頻寬遠比網路來得低,不論有沒有網路、是不是智慧型手機,簡訊是對最多數人而言最為方便的工具。而智慧型手機還可搭配拍照功能,app 可在網路訊號較佳的時候上傳,提供資訊彙整平台各地的災情資訊。

提到災時的「離線使用」需求,必須同時介紹 OpenStreetMap(開放街圖,簡稱OSM)。OpenStreetMap 採用類似 Wikipedia(維基百科)的協作與共用模式,任何使用者都可以編輯繪製,並且以開放資料庫授權(ODbL)釋出資料,提供給任何人從事加值應用。在海燕颱風來臨之前,就有志工在菲律賓當地協助繪測,預先標示出避難所、物資可運入的港口、停機坪和道路資訊,協助災害救援工作的布局;災後則標出各地受災區域、以及最新的交通狀況,例如哪裡有車禍?哪裡施工中?這些資訊使紅十字會、慈濟或 OCHA(聯合國救災協同組織,Office for the Coordination of Humanitarian Affairs)或其他救災組織可以更順利的拓展救援工作。且 OpenStreetMap 圖資系統可在離線時操作,在網路不通、無法使用大家目前最習慣的 Google Map 時,OpenStreetMap 就像前述的簡訊一樣,成為離線狀態下的最佳選擇。

除了政府開放資訊,群眾外包更是重要的資訊來源。

「各國政府在災時皆會提供高解析度衛星圖,但對救災組織來說,更有用的是當地社群回報的現地災情訊息。無論是文字敘述或是照片回傳,這些資訊依地理位置和既有的圖資重合之後,可以成為救援組織判斷如何分配人力和物資的一大助力。」莊國煜執行長認為在政府提供的資料之外,民間社群的資訊彙整以及不同組織之間的橫向溝通,是更大的挑戰。

事實上,台灣的政府單位已經累積了許多防災資訊匯集的經驗,並且由國家災害防救科技中心來統整發佈。不過如上所述,在災難發生時,除了仰賴官方提供的正確訊息、或開放資料庫(Open Data)以供平台串接;各地災區的細節資訊,更需要民間志工以及網路社群加入協助,這種自下而上的資訊匯集模式,正是近年來風行的群眾外包(Crowdsourcing),也是救災平台希望得以彙整協調的一大資訊來源。

工具做好之後,還需考慮「使用者」。

究心科技發展救災平台的最大目的,就在於為救災組織提供一套完整的工具、一個橋接和整合資訊的平台介面,來優化整個救災流程。然而在推廣方面,若使用這套 app 機制回報災情的用戶太少,在災情彙整上的來源也就有限;另一方面,對最主要的使用者——救災組織——而言,不少組織還未習慣以新的資通工具取代過去的通訊器材,而不同組織之間的信仰、邏輯、習慣的做事方式也都不同。

「想要真正解決救災流程的問題,不是做好一個 app 或一個網頁丟出去就可以解決的。」莊國煜執行長表示。無論是在志工端或組織端,都需要長期的溝通和經營,了解對方的需求和反饋,才可能成就一個真正有用的「救災工具」。

因此究心科技採取看似「繞遠路」的方式,決心從志工端的使用習慣開始耕耘。究心科技和台灣大哥大基金會合作,推出了「微樂志工」平台,媒合 NPO 和志工之間的需求,NPO 可以在平台上刊載志工需求,例如哪裡需要多少人協助做什麼事、名額、期限等等,還包含了後台表單下載、以 QR code 簡化報到流程等功能支援。NPO 無需再多花錢、或是為了和多個單位串接而奔波。志工則可綜覽並報名各地的志工機會,並累積自己的「志工履歷」;這對許多要求學生累積服務時數的學校而言是十分有用的工具。

這些熟悉網路工具的年輕世代,正是究心科技想瞄準的志工族群。唯有從平日對這些資通工具的使用習慣開始培養起,在災難來臨時才不需另外熟悉一套「防災 app」。只要打開平常習慣瀏覽的志工需求平台,就可以知道各地的需求。未來究心科技會再加入地圖和回報機制,現階段以培養志工端對於這套工具的粘性為目標。

公益公司,整個社會都是利害關係人。

究心科技目前有七位成員,是工研院資通所第一屆 Spin-off(衍生)出來的第一個社會公益領域的新創事業,屬於公司型態,但章程則為公益公司法。公益公司的精神意味著除了股東利益極大化之外,更納入整個社會作為公司的利害關係人,避免企業在追求利益極大化的同時忽略了對社會造成的「外部成本」。

莊國煜執行長認為防救災的相關科技正需要以公益公司的態度處理,因為防救災屬於整個社會需要面對的問題。研發團隊固可以提供技術與維護作為獲利模式,但不應侷限於狹隘的股東利益,而是納入全社會的福祉考量。如何善用工研院的背景和政府單位的資料庫合作、以及透過和台灣大哥大基金會的合作,持續經營和 NPO 之間的關係,是究心科技未來將持續發展的目標。因為「工具」的價值,最終仍須回到「人的使用」上才能有效地發揮。「究心」正代表了「一切科技終究需要回歸人心」。(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

本文原發表於行政院科技部-科技大觀園「專題報導」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊,也有臉書喔!

責任編輯:鄭國威|元智大學資訊社會研究所

企業防災系列專題:

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陳妤寧
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熱愛將知識拆解為簡單易懂的文字,喜歡把一件事的正反觀點都挖出來思考,希望用社會科學的視角創造更宏觀的視野。


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「血液病理診斷」導入 AI 應用,輔助醫師快速精準判讀、減輕負荷量

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/01/17 ・2491字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 台灣諾華 協助刊登,審定編號 TW2201057472。

  • 作者/許君咏

我們想讓你知道:

被喻為困難診斷疾病的骨髓增生性腫瘤,難在哪裡?由於「病理切片判讀」很難找出「兇手」,因此,林口長庚醫院與台灣諾華及雲象科技合作,將 AI 運用於血液病理診斷,有望幫助醫生進行快狠準的判讀,可以減少經驗多寡限制,以及減輕醫生的判讀的負荷量,更重要的是,為病患做出正確的診斷,幫助及早進行治療。

在血液癌症的診斷中,病理切片是必要條件之一,例如骨髓增生性腫瘤(myeloproliferative neoplasm,簡稱 MPN),因為種類繁多,臨床症狀、病理變化及突變特徵重疊性高,過去需仰賴經驗豐富的臨床血液科及血液病理科醫師人工鑑定,然而對抗血液腫瘤就如同與時間賽跑,若無法立即提供判讀結果,延誤了治療時機,將影響病患存活率。

「骨髓增生性腫瘤」到底是什麼?

骨髓增生性腫瘤(MPN),以前稱為骨髓增生性疾病,是一組以一個或多個血細胞(白細胞,紅細胞,血小板和/或纖維細胞)過量產生為特徵的疾病。

首先,骨髓是人類的造血器官,它的重要功能就是產生造血幹細胞,之後這些造血幹細胞透過分化再生成不同的血細胞,例如紅血球、血小板、顆粒球、單核球等。而骨髓增生性腫瘤是一組罕見的血液癌症,會導致骨髓中產生過多的紅血球、白血球、血小板,根據 2016 世界衛生組織的分類,這組疾病中較常見有四類,各有不同的預後及治療方式,包括原發性血小板增多症(ET)、真性紅血球增多症(PV)、原發性骨髓纖維化(PMF),原發性骨髓纖維化又有兩種亞型:早期骨髓纖維化(pre PMF)及顯著骨髓纖維化(overt PMF)。

骨髓增生性腫瘤種類

至於確切的罹病原因目前並不清楚,科學家尚在研究中。林口長庚醫院血液科郭明宗醫師說:「骨髓增生性腫瘤臨床上常見有 3 種基因突變,分別是 JAK2V617,CALR,MPL。不論是後天的基因變異,或是環境因素等皆為可能致病因子,目前在臨床上面臨的最大挑戰不僅是治療,其實從診斷程序挑戰就已經開始。」

難如登天的「病理切片判讀」,究竟要如何找出「兇手」呢?

被喻為困難診斷疾病的骨髓性增生腫瘤,難在哪裡?

郭明宗醫師進一步說明,因骨髓性增生腫瘤屬於血液增生性疾病,和其他實體腫瘤不同的是,病患沒有明顯可觸及的腫塊,通常是因為出血、中風、脾腫大等併發症而求診,無法直接看出病因是什麼。這時醫生就像偵探一樣,必須從其他類似的症狀、血液檢查數值等尋找線索,列出可能的疾病名單,而最關鍵的證據除了基因變異之外就是「病理切片判讀」。因此, 2016 年世界衛生組織也將「骨髓切片」列為骨髓增生性腫瘤診斷的必要條件之一。

但最難的部分就在於「病理切片判讀」,林口長庚紀念醫院解剖病理部莊文郁副主任說:「骨髓切片主要是由血液病理次專科醫師進行判讀,而骨髓增生性腫瘤判讀的複雜度遠超乎一般人所能想像,病理醫師必須仔細評估各種造血細胞在顯微鏡下的數量及形態,特別是巨核細胞的形態特徵、數量及空間分布,才能得到精準的診斷。」

莊文郁主任實施病理切片判讀

也就是說,傳統的病理切片裡的血球型態與其他疾病極為相似,需由經驗豐富的醫生判讀,並進行診斷,然而人工判讀的缺點在於,難以取得客觀量化的數據,並且可能會有人為誤差。如前段提及骨髓增生性腫瘤有不同種類,預後和病程進展有極大差異,需要不同的治療策略。郭明宗醫師分享:「早期世界衛生組織尚未明確分類時為例,曾有 20% 的患者原先被診斷為原發性血小板增多症(ET),後續分類後重新診斷為早期骨髓纖維化(pre PMF)。」說明病理切片判讀在診斷上有一定的困難及複雜性。

病理切片耗人又講求經驗怎麼辦?AI 來幫忙!

莊文郁副主任說:「林口長庚每月有近萬個案例、高達上萬筆的病理玻片需要判讀,病理團隊每日皆須面臨龐大且急迫的病例,為了能及早且精準幫助病患確診,已全面將病理玻片數位化,為全台少數完成跨院區病理科數位化的醫療院所,可大大提升判讀方便性。」

這次合作跨界三方,結合不同優勢,林口長庚龐大的病理資料庫,雲象科技的 AI 技術,加上台灣諾華長期投入血液腫瘤研發治療的經驗,共同提升台灣血液腫瘤篩檢量能,幫助病患在進入急性期或惡化前獲得及時診斷及擬定適合的治療策略,延續病患生命並提升生活品質。

血液疾病的診斷與治療相當困難,然而因病患數不如其他器官癌症,故新技術如 AI 較不會第一時間應用在血液疾病上;不過,對血液疾病來說,以形態學為基礎的病理診斷扮演關鍵角色,而型形態辨識正是 AI 在醫療上能有最大發揮空間的面向。

這個概念就像是平常大家將合照上傳社群軟體,平台會透過自動人臉辨識系統,標記照片裡的朋友人名。運用 AI 進行深度學習,辨識骨髓玻片裡的細胞型態、特徵和空間分佈的情形,能夠提供量化且客觀的數據。

莊文郁副主任打趣地說,隨著時代與醫療的進步,AI 技術不僅可以認臉,也可以辨別極度困難與複雜的細胞了!

雲象科技骨髓切片判讀

而台灣諾華在癌症治療領域耕耘已久,諾華腫瘤(台灣)總經理陳喬松說:「身為全球製藥領導者,從第一代標靶治療到目前最新的細基因療法,建立了許多治療創新里程碑。」目前除了利用資料科學發展新興藥品外,諾華爲重新改善患者生活品質,並延長其存活期,亦發展大數據分析及 AI 技術,希冀幫助更多血液腫瘤病患及早診斷、治療,讓血液腫瘤的早期診斷向前邁出一大步。在 AI 的加持下,未來血液病理的發展,或許能夠和近年備受重視的分子和基因診斷攜手合作,更進一步加強疾病診斷與治療品質。

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