傅立成
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未來5年內可發展具同理心機器人！ChatGPT參加所有考試都能拿滿分
獲得今年教育部國家講座主持人的台大資工系講座教授傅立成（見圖）18日表示，在生成式AI問世後，機器人藉由大數據資料，已不再冰冷，變得更有溫度及人性。（圖／中國時報鄧博仁攝）生成式人工智慧（AI）的發展日新月異，獲得今年教育部國家講座主持人的台大資工系講座教授傅立成18日預估，未來5年內，科學家可以發展出具同理心、有溫度的機器人，而機器人具有人類小孩的智慧，是指日可待。教育部昨舉行國家講座、國家產學大師獎暨學術獎頒獎典禮，國家講座主持人每人可獲3年600萬元的獎助經費，產學大師獎及學術獎得主每人可獲90萬元獎金。傅立成被譽為「台灣首席機器人專家」，他36年來的研究成果均與人類生活有關，近年將AI導入社交機器人應用，並將AI技術運用於醫療與照護。傅立成說，在生成式AI問世後，機器人藉由大數據資料，已不再冰冷，可以變得更有溫度及人性。他已研究出一些機器人雛形，可以與老人熱絡互動，便於訓練長者認知能力，避免老化。傅立成引用Nvidia公司創辦人黃仁勳的話說，「到了2025年，ChatGPT參加所有考試，都可以得到滿分」，他預估，未來5年科學家將發展出具有相當同理心和溫度的機器人，而且讓他們具有小孩子的智慧。機器人未來會不會威脅到人類的生存？傅立成說，AI正在發展，他對良善的人類有信心，AI技術應該會在良善的道路上前進。獲得今年學術獎得主的陽明交大副校長周倩，是數位學習、資訊素養與倫理方面的專家，她表示，AI是時代趨勢，無法禁止，例如現在評量學生不能直接要他們交報告或讀書心得，因為報告可能是用AI做成，她反而會打入關鍵字要AI生成一些資料，然後要學生批判這些內容，以訓練學生的批判性思考。AI的運用愈來愈廣泛，美媒報導，蘋果公司專注於生成式AI項目，正與Google洽談，計畫要在iPhone內建Google旗下的AI引擎Gemini，市場預期這筆交易，可能在6月的蘋果年度「全球開發者大會」正式對外公布，不過，雙方目前尚未敲定任何協議條款，也未拍板最終該如何實施。因此，另有報導指出，6月可能還不會宣布。知情人士也透露，蘋果最近也和微軟支持的ChatGPT開發商OpenAI磋商，並考慮使用其模型。
台大打造人工智慧急診 改善壅塞「圖像式管理人流病床」
急診來診病患具高度不確定性及時效壓力：無法預知來診時間、病患疾病種類、特殊事件導致急診快速湧入大量病患等狀況。因此，於病患看診流程之各階段導入人工智慧輔助診斷處置，可維持一致的看診品質、減低醫護人員負擔、有效縮短病患留院時間、提高急診處理量能。台大醫院由急診醫學部與台灣大學人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心（以下簡稱台大AI中心）藉由執行國科會Capstone拔尖整合計畫「智慧急診：以人工智慧改善急診病人流動及解決壅塞之全面性策略」建立智慧急診創新醫療流程，並實際於臺大醫院急診完成近萬人次初步驗證，急診流程全面智慧化，在六個急診流程關鍵，成功開發13個AI模型，改善急診壅塞問題。本計畫由台灣大學陳銘憲前副校長與廖婉君副校長，帶領台灣大學陳信希教授、傅立成教授、陳祝嵩教授、與王偉仲教授等技術團隊，以及由本院吳明賢院長，急診醫學部黃建華主任帶領近十位急診主治醫師，組成堅強跨領域團隊共同規畫進行。整合台大醫院各科部室 (急診部、資訊室、醫研部、智醫中心等)、台灣大學AI中心多個研究團隊、業界夥伴 （華碩雲端、研華、商之器科技、維曙智能科技等）投入人力、設備、軟體等，協力建置本院急診私有雲基礎算力、數據平台、以及串接院內數百項即時多模態病歷資料，開發即時AI輔助系統。目前於台大醫院內所建置的急診私有雲平台，其中有六台專屬GPU與CPU伺服主機，區分為兩個高可用叢集 (HA Clusters)，以提供AI模型訓練與推論的算力資源，並能支應急診24小時穩定運作需求。智慧急診流程所需之各項服務、AI模型、數據管理平台均在此私有雲平台運行。此平台整合數據介接傳輸、模型部署更新、運算資源分配、數據分析圖像化顯示介面等功能；平台上也同時運行數項臨床服務系統，包括AI輔助系統、急診中控台即時看板、病床管理系統、病床與設備定位系統等。在急診看診流程中，選擇六個關鍵，開發對應的AI模型用以輔助醫師進行診療。模型開發階段需先向院內申請回溯性資料，並輔以國外的開放醫療資料進行訓練，多項模型效能達到世界最佳 (SOTA，state-of-the-art)，並累積發表近30篇國際期刊與會議論文。成功開發13個適用於急診的AI模型。分別運用在急診檢傷、醫師問診、胸部X光檢查、管路誤置偵測、院內心跳停止預後建議、留觀離部評估、早期高危險偵測預警各階段，於病患留院期間，隨時根據當下狀況提供最新AI輔助建議：1.快速精確的電子化檢傷：用於預測檢傷等級、住院機率、留院時間，輔助醫師進行有效準確的檢傷分級分流。2.快速精準的病史分析：依據病人病史預測潛在癥狀與診斷的ICD code，提醒醫師可能的病因與處置。3.即時危險分級及辨識：對躺床病患以平躺胸部X光影像進行即時判斷，同時偵測是否感染肺結核、偵測有無氣胸癥狀與位置、及偵測是否有導管誤置情況發生。4.及早及適當安全的離部：預測三日再回診可能性、留觀期間死亡機率預測、住院可能性預測、停留超過 24 小時預測、相似病歷取回機制，輔助醫師評估病患離院風險。5.心跳停止事件的預後評估：本團隊獨創開發之技術，由腦部CT影像自動偵測與計算腦部灰白質比率，輔助醫師快速且精確評估病患後續治療規劃。6.病患手環早期高危示警：急診病患藉由戴上智慧型手環，隨時進行生理訊號監看，由模型偵測30~60分鐘後高危險狀況發生機率並即時提出警告，臨床醫護人員可提早介入處置。研究團隊與業界夥伴依據本院急診使用需求，在急診私有雲平台上，以一年半時間共同開發出智慧急診AI輔助系統，介接數百個即時病歷項目欄位與醫療影像，以每15分鐘頻率更新每位急診病患狀態與AI建議，並能同時追蹤多院區至少五百名以上急診病患。藉由使用AI輔助系統，醫師能隨時掌握負責的病患狀況，如同有位AI助理隨時提醒，不僅減輕醫師負擔也達到一致的醫療品質。為確認臨床效益，並兼顧病患隱私，整個急診創新流程撰寫嚴謹的IRB計畫書經台大醫院倫委會審核同意，所有病歷與影像資料以即時去識別化的方式進行臨床試驗，已有近萬名案例進行驗證。為使各地區均能運用創新智慧醫療工具，台大醫院規畫於今年2月起陸續在雲林分院及新竹分院導入試用。不僅能平衡城鄉醫療資源差距，也能依據不同區透過院內定位系統，準確定位總院急診場域內一百多張病床與數百項設備；嘗試調整臨床流程，使用病床管理系統以掌握病床位置與使用狀態（如空床、使用中、待清床、維護中等）。急診醫師與護理師可使用診間電腦，或行動式平板手機，透過連接急診中控台即時看板頁面快速掌握現場病患與資源的全面狀況，以快速因應緊急狀況。智慧急診創新醫療流程可說是台大醫院啟動智慧醫療最好的範例，為持續加速轉動這個創新循環，除了擴大應用持續營運優化之外，也將台大醫院過去十年的急診病歷資料，清理建置為「急診特色資料庫」，交由醫學研究部管理，開放供本院未來醫學研究使用。