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滑iPhone也能研究科學?-蘋果的臨床研究App

miss9_96
・2015/08/22 ・2348字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 521 ・七年級

(模擬場景)

「噹~現在空氣品質不佳,請注意氣喘」,我朝手上的 Apple Watch看了一眼,身旁的阿嬤拿著iPad,慌張地點完iPad上的紅點,Siri的聲音響起:「您的分數是37分,接下來請書寫『帕金森氏症』五字…」。前排一臉疲憊的少年手上的 iPhone 顯示昨晚的睡眠時間僅有2小時…

今年,蘋果宣布要用iPhone跨入臨床實驗的那一刻起,「An “Apple” a Day Keeps the Doctor Away」 的意思,再也不一樣了

用facebook和twitter掌握最即時的國際疫情

從來沒有想到,手機也能辦到這種事。

2009年,神秘的流感在墨西哥爆發,捷運上乘客劇烈的咳嗽,痛苦地彎下腰來,車上的屏幕顯示了醫師束手無策的困境;2014年的西非,死神般的伊波拉病毒遊走於村落之間,七孔流血的軀體就躺在村子口,慌張的村民倉皇而逃。如果你就在當地,要怎麼知道你現在,此時、此刻、安全嗎?

滑手機,就對了

就像太陽花學運時,手機成了攝影機,人人都是在地記者,每則推文都是第一手報導,在疫區當地也是如此。行動科技讓流行病學的報告隨時地更新在Facebook裡;Instagram上就能找到最新的疫情照片;醫生能在wiki裡查到最新的醫學知識。行動科技加入了醫學領域,開啟了醫學版的大數據時代 [1]。

BigData
Source from wikimedia

用iPhone加入全球的臨床醫學計畫!

「An “Apple” a Day Keeps the Doctor Away」 這句話在開始有了完全不同的意義!今年的春天,Apple公司發表了一套開放軟體-”Research Kit” [2],與各大醫學院合作,設計了針對五種疾病的App,分別是氣喘帕金森氏症糖尿病乳癌心血管疾病,讓iPhone的使用者,能夠很輕易加入這項疾病的醫學研究,替未來的醫藥開發貢獻個人的心力 [2]!

而這些醫學App也完美地利用了智慧型手機的優勢,以美國羅徹斯特大學(University of Rochester and Sage Bionetworks)所開發的「mPower」App,就設計了用手指敲擊螢幕的遊戲,以玩樂的方式了解帕金森氏症患者的病情進展 [3]。而美國西奈山伊坎醫學院 (Mount Sinai, Weill Cornell Medical College)為了幫助氣喘患者所設計的「Asthma Health」,不僅能記錄發作時的資訊比方說每回接了丈母娘的電話,氣喘就必定會發作),更能提醒使用者在地的空氣品質,讓使用者能夠事先就避開會引發氣喘的環境 [4, 5]。

iPhone
Source from pixabay

在正式發表之前,醫學院的研究群和Apple的開發者們心中都充滿了擔憂,如果都沒有人想加入醫學計畫,要怎麼辦?宣布Research Kit正式上線後的隔天,答案揭曉了!僅僅24小時,簽署加入帕金森氏症研究的民眾居然已經超過一萬人 [6]!這麼驚喜的民眾參與程度,再加之全球使用iPhone的使用者多達數億人,可以想像的是,利用iPhone所收集的資訊的研究成果,絕對是非常令人值得期待的!

除了看起來很炫,還有什麼獨樹一格的優點呢?

想像以下的場景:一位靦腆的大學宅男,尷尬地看著問卷上的問題…「3) 請問您一天運動多長的時間?4) 請問您一週的性行為有幾次?…」他看了看面前那位甜美的護士小姐,終於填下了正確的為了表達男子氣概的誇大錯誤答案。真實性、即時性、便利性!正是利用智慧型手機取得數據的最大優勢,而且由於智慧型手機能夠顯示使用者的生活模式,更提供了前所未有的獨特資訊比對性 (例如每次用手機瀏覽PanSci的網頁後,血壓就會急遽的升高!) [5],這些看似神乎其技的資訊連結,都是傳統的臨床試驗所無法收集到的資訊!

隱私!隱私!隱私!

個人隱私永遠是各種資料庫最重要的考量,而且利用iPhone收集醫學資訊的作法是前所未有的,也因此所遇到的問題也是前所未見,例如在台灣,如果iPhone的使用者未滿20歲,能參與醫學研究計畫嗎?跨國的醫學研究要如何規範呢?科技發展得太快速,各國的法規是否能迎頭趕上反倒成了最大的問題 [7]。

在中文的市場上,尚未出現類似「Asthma Health」或「mPower」的App,這是一種契機,特別是在台灣有著豐富的醫學專業人才(連首都市長也是~)及資訊軟體的實力,就讓我們期待,不久的將來,會有人應用 Research Kit 開發出中文市場的應用來改變這個世界吧!

本文感謝PAFERS Tech, Ernest Chiang以及國立中山大學, Lin Szu-Yin協助

本文轉載於作者部落格 <Wei-Lun的日常科學分享> 和FB粉絲團  <Wei-Lun的日常科學分享>

參考文獻

  1. Grand Challenges in Digital HealthFront Public Health, 2015, 3, 134
  2. Apple官方網頁,Research Kit介紹
  3. Apple官方網頁,mPower介紹
  4. Apple官方網頁,Asthma Health介紹
  5. Apple’s Research Kit Development Framework for Iphone Apps Enables
  6. Innovative Approaches to Medical Research Data CollectionJournal of Clinical Trials, 2015, 5
  7. The big medical data miss: challenges in establishing an open medical resourceNature Reviews, 2015, 16, 253
  8. An Apple a day keeps the research ethics committee away?Research Ethics, 2015, 11, 2
文章難易度
miss9_96
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蔣維倫。很喜歡貓貓。曾意外地收集到台、清、交三間學校的畢業證書。泛科學作家、科學月刊作家、故事作家、udn鳴人堂作家、前國衛院衛生福利政策研究學者。 商業邀稿:miss9ch@gmail.com 文章作品:http://pansci.asia/archives/author/miss9

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數據塑造生活與社會,讓人既放心但又不安?——《 AI 世代與我們的未來》
聯經出版_96
・2022/12/28 ・2760字 ・閱讀時間約 5 分鐘

數位世界已經改變了我們日常生活的體驗,一個人從早到晚都會接受到大量數據,受益於大量數據,也貢獻大量數據。這些數據龐大的程度,和消化資訊的方式已經太過繁多,人類心智根本無法處理。

與數位科技建立夥伴關係

所以人會本能地或潛意識地倚賴軟體來處理、組織、篩選出必要或有用的資訊,也就是根據用戶過去的偏好或目前的流行,來挑選要瀏覽的新項目、要看的電影、要播放的音樂。自動策劃的體驗很輕鬆容易,又能讓人滿足,人們只會在沒有自動化服務,例如閱讀別人臉書塗鴉牆上的貼文,或是用別人的網飛帳號看電影時,才會注意到這服務的存在。

有人工智慧協助的網路平臺加速整合,並加深了個人與數位科技間的連結。人工智慧經過設計和訓練,能直覺地解決人類的問題、掌握人類的目標,原本只有人類心智才能管理的各種選擇,現在能由網路平臺來引導、詮釋和記錄(儘管效率比較差)。

日常生活中很少察覺到對自動策劃的依賴。圖/Pexels

網路平臺收集資訊和體驗來完成這些任務,任何一個人的大腦在壽命期限內都不可能容納如此大量的資訊和體驗,所以網路平臺能產出看起來非常恰當的答案和建議。例如,採購員不管再怎麼投入工作,在挑選冬季長靴的時候,也不可能從全國成千上萬的類似商品、近期天氣預測、季節因素、回顧過去的搜尋記錄、調查物流模式之後,才決定最佳的採購項目,但人工智慧可以完整評估上述所有因素。

因此,由人工智慧驅動的網路平臺經常和我們每個人互動,但我們在歷史上從未和其他產品、服務或機器這樣互動過。當我們個人在和人工智慧互動的時候,人工智慧會適應個人用戶的偏好(網際網路瀏覽記錄、搜尋記錄、旅遊史、收入水準、社交連結),開始形成一種隱形的夥伴關係。

個人用戶逐漸依賴這樣的平臺來完成一串功能,但這些功能過去可能由郵政、百貨公司,或是接待禮賓、懺悔自白的人和朋友,或是企業、政府或其他人類一起來完成。

網路平臺和用戶之間是既親密又遠距的聯繫。圖/Envato Elements

個人、網路平臺和平臺用戶之間的關係,是一種親密關係與遠距聯繫的新穎組合。人工智慧網路平臺審查大量的用戶數據,其中大部分是個人數據(如位置、聯絡資訊、朋友圈、同事圈、金融與健康資訊);網路會把人工智慧當成嚮導,或讓人工智慧來安排個人化體驗。

人工智慧如此精準、正確,是因為人工智慧有能力可以根據數億段類似的關係,以及上兆次空間(用戶群的地理範圍)與時間(集合了過去的使用)的互動來回顧和反應。網路平臺用戶與人工智慧形成了緊密的互動,並互相學習。

網路平臺的人工智慧使用邏輯,在很多方面對人類來說都難以理解。例如,運用人工智慧的網路平臺在評估圖片、貼文或搜尋時,人類可能無法明確地理解人工智慧會在特定情境下如何運作。谷歌的工程師知道他們的搜尋功能若有人工智慧,就會有清楚的搜尋結果;若沒有人工智慧,搜尋結果就不會那麼清楚,但工程師沒辦法解釋為什麼某些結果的排序比較高。

要評鑑人工智慧的優劣,看的是結果實用不實用,不是看過程。這代表我們的輕重緩急已經和早期不一樣了,以前每個機械的步驟或思考的過程都會由人類來體驗(想法、對話、管理流程),或讓人類可以暫停、檢查、重複。

人工智慧陪伴現代人的生活

例如,在許多工業化地區,旅行的過程已經不需要「找方向」了。以前這過程需要人力,要先打電話給我們要拜訪的對象,查看紙本地圖,然後常常在加油站或便利商店停下來,確認我們的方向對不對。現在,透過手機應用程式,旅行的過程可以更有效率。

透過導航,為旅途帶來不少便利。圖/Pexels

這些應用程式不但可以根據他們「所知」的交通記錄來評估可能的路線與每條路線所花費的時間,還可以考量到當天的交通事故、可能造成延誤的特殊狀況(駕駛過程中的延誤)和其他跡象(其他用戶的搜尋),來避免和別人走同一條路。

從看地圖到線上導航,這轉變如此方便,很少人會停下來想想這種變化有多大的革命性意義,又會帶來什麼後果。個人用戶、社會與網路平臺和營運商建立了新關係,並信任網路平臺與演算法可以產生準確的結果,獲得了便利,成為數據集的一部分,而這數據集又在持續進化(至少會在大家使用應用程式的時候追蹤個人的位置)。

在某種意義上,使用這種服務的人並不是獨自駕駛,而是系統的一部分。在系統內,人類和機器智慧一起協作,引導一群人透過各自的路線聚集在一起。

持續陪伴型的人工智慧會愈來愈普及,醫療保健、物流、零售、金融、通訊、媒體、運輸和娛樂等產業持續發展,我們的日常生活體驗透過網路平臺一直在變化。

網路平台協助我們完成各種事項。圖/Pexels

當用戶找人工智慧網路平臺來協助他們完成任務的時候,因為網路平臺可以收集、提煉資訊,所以用戶得到了益處,上個世代完全沒有這種經驗。這種平臺追求新穎模式的規模、力量、功能,讓個人用戶獲得前所未有的便利和能力;同時,這些用戶進入一種前所未有的人機對話中。

運用人工智慧的網路平臺有能力可以用我們無法清楚理解,甚至無法明確定義或表示的方式來形塑人類的活動,這裡有一個很重要的問題:這種人工智慧的目標功能是什麼?由誰設計?在哪些監管參數範圍裡?

類似問題的答案會繼續塑造未來的生活與未來的社會:誰在操作?誰在定義這些流程的限制?這些人對於社會規範和制度會有什麼影響?有人可以存取人工智慧的感知嗎?有的話,這人是誰?

如果沒有人類可以完全理解或查看數據,或檢視每個步驟,也就是說假設人類的角色只負責設計、監控和設定人工智慧的參數,那麼對人工智慧的限制應該要讓我們放心?還是讓我們不安?還是既放心又不安?

——本文摘自《 AI 世代與我們的未來:人工智慧如何改變生活,甚至是世界?》,2022 年 12 月,聯經出版公司,未經同意請勿轉載。

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AI 的 3 種學習形式:不同的目標功能,不同的訓練方式——《 AI 世代與我們的未來》
聯經出版_96
・2022/12/27 ・2368字 ・閱讀時間約 4 分鐘

搭配不同的任務,人工智慧的應用方式也不一樣,所以開發人員用來創造人工智慧的科技也不一樣。這是部署機器學習時最基礎的挑戰:不同的目標和功能需要不同的訓練技巧。

機器學習最基礎的挑戰:不同目標和功能需配合不同訓練技巧。圖/Pexels

不過,結合不同的機器學習法,尤其是應用神經網路,就出現不同的可能性,例如發現癌症的人工智慧。

機器的 3 種學習形式

在我們撰寫本章的時候,機器學習的三種形式:受監督式學習、不受監督式學習和增強式學習,都值得注意。

受監督式學習催生了發現海利黴素的人工智慧。總結來說,麻省理工學院的研究人員想要找出有潛力的新抗生素,在資料庫裡放入二千種分子來訓練模型,輸入項目是分子結構,輸出項目是抑菌效果;研究人員把分子結構展示給人工智慧看,每一種結構都標示抗菌力,然後讓人工智慧去評估新化合物的抗菌效果。

這種技巧稱為受監督式學習,因為人工智慧開發人員利用包含了輸入範例(即分子結構)的資料集,在這裡面,每一筆數據都單獨標示研究人員想要的輸出項目或結果(即抗菌力)。

開發人員已經把受監督式學習的技巧應用於許多處,例如創造人工智慧來辨識影像。為了這項任務,人工智慧先拿已經標示好的圖像來訓練,學著把圖像和標籤,例如把貓的照片和「貓」的標籤,聯想在一起,人工智慧把圖片和標籤的關係編碼之後,就可以正確地辨識新圖片。

貓貓!圖/Pexels

因此,當開發人員有一個資料集,其中每個輸入項目都有期望的輸出項目,受監督式學習就能有效地創造出模型,根據新的輸入項目來預測輸出項目。

不過,當開發人員只有大量資料,沒有建立關係的時候,他們可以透過不受監督式學習來找出可能有用的見解。因為網際網路與資料數位化,比過去更容易取得資料,現在企業、政府和研究人員都被淹沒在資料中。

行銷人員擁有更多顧客資訊、生物學家擁有更多資料、銀行家有更多金融交易記錄。當行銷人員想要找出客戶群,或詐騙分析師想要在大量交易中找到不一致的資訊,不受監督式學習就可以讓人工智慧在不確定結果的資訊中找出異常模式。

這時,訓練資料只有輸入項目,然後工程師會要求學習演算法根據相似性來設定權重,將資料分類。舉例來說,像網飛(Netflix)這樣的影音串流服務,就是利用演算法來找出哪些觀眾群有類似的觀影習慣,才好向他們推薦更多節目;但要優化、微調這樣的演算法會很複雜:因為多數人有好幾種興趣,會同時出現在很多組別裡。

影音串流服務利用演算法,進而推薦使用者可能喜歡的節目。圖/Pexels

經過不受監督式學習法訓練的人工智慧,可以找出人類或許會錯過的模式,因為這些模式很微妙、數據規模又龐大。因為這樣的人工智慧在訓練時沒有明定什麼結果才「適當」,所以可以產生讓人驚豔的創新見解,這其實和人類的自我教育沒什麼不同——無論是人類自學或是人工智慧,都會產生稀奇古怪、荒謬無理的結果。

不管是受監督式學習法或不受監督式學習法,人工智慧都是運用資料來執行任務,以發現新趨勢、識別影像或做出預測。在資料分析之外,研究人員想要訓練人工智慧在多變的環境裡操作,第三種機器學習法就誕生了。

增強式學習:需要理想的模擬情境與回饋機制

若用增強式學習,人工智慧就不是被動地識別資料間的關聯,而是在受控的環境裡具備「能動性」,觀察並記錄自己的行動會有什麼反應;通常這都是模擬的過程, 把複雜的真實世界給簡化了,在生產線上準確地模擬機器人比較容易,在擁擠的城市街道上模擬就困難得多了。

但即使是在模擬且簡化的環境裡,如西洋棋比賽,每一步都還是會引發一連串不同的機會與風險。因此,引導人工智慧在人造環境裡訓練自己,還不足以產生最佳表現,這訓練過程還需要回饋。

西洋棋比賽中的每一步會引發一連串機會與風險。圖/Pexels

提供反饋和獎勵,可以讓人工智慧知道這個方法成功了。沒有人類可以有效勝任這個角色:人工智慧因為在數位處理器上運作,所以可以在數小時或數日之內就訓練自己幾百次、幾千次或幾十億次,人類提供的回饋相比之下根本不切實際。

軟體工程師將這種回饋功能自動化,謹慎精確地說明這些功能要如何操作,以及這些功能的本質是要模擬現實。理想情況下,模擬器會提供擬真的環境,回饋功能則會讓人工智慧做出有效的決定。

阿爾法元的模擬器就很簡單粗暴:對戰。阿爾法元為了評估自己的表現,運用獎勵功能,根據每一步創造的機會來評分。

增強式學習需要人類參與來創造人工智慧的訓練環境(儘管在訓練過程中不直接提供回饋):人類要定義模擬情境和回饋功能,人工智慧會在這基礎上自我訓練。為產生有意義的結果,謹慎明確地定義模擬情境和回饋功能至關重要。

——本文摘自《 AI 世代與我們的未來:人工智慧如何改變生活,甚至是世界?》,2022 年 12 月,聯經出版公司,未經同意請勿轉載。

聯經出版_96
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鑑識故事系列:對花粉過敏,卻吞桃自盡?!
胡中行_96
・2022/10/13 ・1821字 ・閱讀時間約 3 分鐘

高 176 公分,重 57 公斤,身上多處刺青,雙臂有頻繁注射的疤痕。曾經是個毒蟲兼老菸槍的他,7 年前因持有並販賣毒品遭到判刑;如今,這名阿爾巴尼亞男子 30 歲了,依然被關在義大利米蘭的監獄裡。低安全等級的牢房,每間容得下兩個受刑人。最近前獄友刑期剛滿,床位尚且無人替補,所以過去二天他都獨自一人。長期低落的情緒缺乏出口,而他基於良好表現所獲得的特別待遇,也不過就是打掃飯廳的機會。[1]

他勢必得用萬無一失的方法,脫離困境:用完餐後,穿著囚衣的他靜靜地躺下。當獄方打開房門,眼前竟是一具屍體。三天後,鑑識團隊奉命驗屍。[1]

死者身上無明顯外傷,呼吸道也沒有阻塞。口腔與唇黏膜輕微充血(hyperaemia);肺、肝以及腎臟鬱血(congestion);[註]而氣管與支氣管流著泛紅的黏液和血液。150 毫升的胃部內容物中,包含部份消化的帶皮植物性殘渣。此外,根據醫療紀錄,他生前患有氣喘,對花粉過敏,但平時沒有服用任何藥物。以上線索都不足以用來推論確切的死因。[1]

該名阿爾巴尼亞受刑人的口袋裡,有一張手寫的字條提到「我受夠了」、「我過敏」,還有最重要的「我吃了已知能自殺的東西」。在與獄方既有的文件比對後,確認二者筆跡相符,確實為他親筆所寫。鑑識團隊做的血清分析,也證實他的 IgE 抗體濃度偏高。這就耐人尋味了:IgE 抗體是診斷過敏反應的指標[1]既然監獄中理論上沒有花粉,除非有人偷渡進來,不然就是死者還有不為人知的過敏原?

他生前最後一餐吃剩的桃子,擺在身旁。這一點和花粉過敏的病歷,給了鑑識團隊一個靈感,並決定朝此方向,縮小調查範圍:檢驗與桃子以及樺樹有關的特定 IgE 抗體。[1]

花粉食物過敏症候群患者,同時對特定花粉和食物過敏。圖/charlesdeluvio on Unsplash

花粉食物過敏症候群(pollen food allergy syndrome)是一種同時對特定花粉和食物過敏的毛病。[2]其中樺樹果實症候群(birch-fruit syndrome)的意思,不是說吃了樺樹的翅果會出事,而是對樺樹花粉以及桃子、梨子、李子、蘋果、草莓、櫻桃、杏桃和杏仁等薔薇科(Rosaceae)的果實過敏。[2-4]此症患者多半會在食用上述果實後的 5 至 15 分鐘內,出現發炎反應[3]不過,也不是每個對樺樹花粉過敏的人,都不能碰此類果實。樺樹果實症候群的盛行率,還有這兩種過敏原之間的關係,在各地差距甚大。比方說,美國有 75.9% 的樺樹花粉過敏者,吃蘋果也會產生症狀;丹麥 34%;而義大利只有 9%。[4]為了預防發作,盡量避開這些果實是最簡單的作法。但有趣的是,其實果實只要被煮過了,例如:製成果醬,患者通常便可盡情享用,不會有事[2, 3]

話說回來,如果食用者是刻意藉此自殺,那存活率就看個人造化了。花粉食物過敏症候群所造成的症狀,一般侷限在食物觸碰到的範圍,例如:嘴巴、嘴唇、舌頭和喉嚨等部位,會腫脹或搔癢。[2, 5]這些症狀大多不會維持太久,因此無需用藥治療。[2]偏偏就有那麼倒楣的少數人,光是吃顆桃子,便會腹痛、腹瀉、嘔吐、氣喘、咳嗽,還有皮膚紅疹和眼皮浮腫;更誇張的話,甚至會血壓下降,並產生致命的休克現象。[3]

最後,鑑識團隊從桃子和樺樹特定的 IgE 抗體濃度,確定這名阿爾巴尼亞囚犯應該是嚴重過敏患者。[1]他在不會被及時搶救的狀況下,成功地吞桃自盡。

  

延伸閱讀

你知道你有可能對倉鼠或壁蝨過敏嗎?Alpha-gal 症候群會帶來什麼樣的過敏症狀呢?

備註

充血(hyperaemia)是發炎反應中,主動增加輸入的血液所致;而鬱血(congestion,又譯「被動充血」)則是減緩的回流,造成血液被動聚積。[6]

參考資料

  1. Tambuzzi S, Gentile G, Boracchi M, et al. (2021) ‘Postmortem diagnostics of assumed suicidal food anaphylaxis in prison: a unique case of anaphylactic death due to peach ingestion’. Forensic Science, Medicine, and Pathology, 17, pp. 449–455.
  2. Pollen Food Allergy Syndrome’. (21 MAR 2019) American College of Allergy, Asthma & Immunology.
  3. Manchester Academic Health Science Centre. (18 OCT 2006) ‘Allergy information for: Peach (Prunus persica)’. The University of Manchester.
  4. Wang J. (2013) ‘Chapter 12 Oral Allergy Syndrome’. In Metcalfe DD, Sampson HA, Simon RA, Lack G (Eds.), Food Allergy: Adverse Reactions to Foods and Food Additives. John Wiley & Sons.
  5. Kim JH, Kim SH, Park HW, et al. (2018) ‘Oral Allergy Syndrome in Birch Pollen-Sensitized Patients from a Korean University Hospital’. Journal of Korean Medical Science, 33 (33): e218.
  6. López A, Martinson SA. (2017) ‘Chapter 9 – Respiratory System, Mediastinum, and Pleurae’. Pathologic Basis of Veterinary Disease (Sixth Edition), pp. 471-560.e1.
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。