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Google在糖尿病視網膜病變、乳腺癌淋巴轉移的醫學影像判讀上，取得與醫生相近的成績，Google台灣董事總經理簡立峰表示，機器判讀影像的涵蓋率高、醫生判讀的正確率高，兩者正好互補，而台灣因為健保資料早已數位化，適合機器學習在醫療的發展，醫學中心可以內部先做，台大醫院已有一些醫生以TensorFlow做研究。

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Google過去幾年應用機器學習、深度神經網路在許多領域，其中，深度神經網路已經在2015年達到與人類相等的圖像辨識能力，Google也開始訓練AI具備判讀醫學影像的能力，以立基於Google開源機器學習系統TensorFlow衍生出的醫療影像判讀演算法中，目前較為成功的為協助診斷糖尿病視網膜病變，以及檢測淋巴節中的乳腺癌轉移瘤。Google研究團隊產品經理彭浩怡表示， Google與印度眼科醫院、美國研究機構合作，訓練機器判讀2D眼底圖像，初步成果已經與眼科醫生判讀程度一致；在乳腺癌方面，由於切片的資料量大、時間有限，病理學家在乳腺癌的誤診率約達8.33％，Google以深度學習、訓練機器以不同的放大倍率檢查影像，初步對腫瘤的定位分數達到89％。

Google台灣區董事總經理簡立峰表示，圖像辨識是近幾年深度學習突破最大、發展也最成功的領域，圖像辨識不僅能應用在自駕車上，應用在醫療診斷上更是水到渠成。面對台灣在機器學習與醫療的發展，簡立峰表示，所有疾病都有本地特色，本來就該發展自己的疾病分析資料，大數據分析、機器判讀醫學影像等都需要數位化的資料，不過機器學習判讀醫學影像不需要那麼大的資料量，以Google在糖尿病視網膜病變的研究來說，僅靠13萬張圖像已經有不錯的成效，台灣有國家辦匯豐信用卡機場免費停車理的健保、資料早已數位化，又有強大的資通訊背景更是合適發展醫療的機器學習。(工商時報)

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