這些「老師」們被稱作為「標註員」，每天有超過八個小時坐在電腦前用滑鼠點擊大量的圖片。有時甚至會加班到 14 個小時。他們替照片標註前景、背景以及依照從事 AI 人工智慧產業的業主們，點擊指定的目標物。有些人替醫療掃描照片做標註、有些在風景照片中標註出樹木、也有人替AI 人工智慧自動駕駛的車輛做路名的標註。這些標註的動作，都是在教 AI 如何「看」與辨識各種物體，協助 AI 人工智慧做機器學習。也因此該單位鼓勵還在上Python課程的青年加入工作。
說Python, UI等程式語言對人工智慧正對「白色巨塔」帶來重大改變，但這波 AI 熱潮到底走了多遠，對醫療行業內生態、投資的影響，又是什麼？美國網站 CB insights 日前發表報告，整理出 9 大重點，描繪出目前發展。
這份《Top Healthcare AI Trends To Watch》報告指出，「圖像辨識」是 AI 醫療的最好例子之一。例如日前 Google DeepMind 宣布，其研發的神經網路已經能辨識出 50 種眼部疾病，準確度媲美醫生。另外，製藥公司開始試著透過深度學習開發新藥，例如默克（Merck）集團和新創公司 Atomwise 合作，已來台設點的英科智能（Insilico Medicine）則和 GlaxoSmithKline 攜手。
從投資趨勢來看，AI 醫療新創也越來越受到矚目。2013 年起，美國 AI 醫療新創募資超過 43 億美元，投資件數 576 件，在所有跟 AI 相關的募資領域裡，數量居冠。
▲ 美國 AI 醫療新創團隊募資案件數，在今年第二季達到高峰。（Source：CB Insights）
但發展醫療AI的最大障礙之一，就是需要讓現行「不存在」的流程趕上既有發展，以及嘗試這些發展中的新科技。「像是在美國，並沒有統一規格、存放的病患檔案和數據，當病人傳真或用Email寄送檔案時，這些手寫資訊、PDF檔該如何擷取出資訊，會相當具有挑戰性。」但蘋果已經注意到這個現象，找上許多合作夥伴，要解決電子病歷問題，並把電子病歷掌控權放在病人手中。
1. AI 成為一種「醫療設備」
美國 FDA 開始陸續通過 AI 軟體的影像診斷許可。今年 4 月，FDA 認證 AI 軟體可以在沒有專家協助提供意見的情況下，單獨判斷病患是否罹患糖尿病導致的視網膜病變問題。這套 IDX-DR 軟體能辨識出 87.4% 的嚴重糖尿病視網膜病變。
新創公司 Viz.ai 也被許可分析和辨識潛在中風機率。通過 FDA 審核後，這間新創募資了 2,100 萬美元 A 輪資金，投資人包含了 Google Ventures；GE 奇異支持的新創 Arterys 在去年通過 FDA 審核，能用雲端 AI 平台分析心臟影像。今年則通過用 AI 判斷肝臟和肺部損害分布狀況來診斷癌症。
AI 診斷快速通過官方許可，帶來不少商機。2013 年起，有高達 70 間 AI 醫療影像和診斷公司成功募資，件數超過 119 件。
蘋果正在用 iPhone 和 Apple Watch 打造治療研究生態系，而數據將會是 AI 應用的核心。
2015 年起，蘋果發表了兩項開源架構：ResearchKit 和 CareKit，用來幫助臨床試驗招募病患和遠端監控健康變化。這項架構允許研究者和開發者打造醫療 App 觀察這些受試者的每日變化。
像是杜克大學開發了一款結合臉部辨識演算法和 iPhone 前鏡頭的 App，能記錄自閉症孩童的行為。還有一款有上萬人使用的 mPower App。利用手指運動和腳步分析來研究帕金森式症病人，並讓這些檔案能更廣泛地的被研究社群使用。
今年 1 月，蘋果宣布 iPhone 使用者接下來都可以透過旗下的「健康」App，從他們的合作機構中取得自己的電子病歷，包含過敏等資訊。6 月份，蘋果再發表健康紀錄 API 給開發者，由使用者自主選擇，是否提供個資給第三方應用和醫療單位。
4. 大藥局的 AI 轉型記
傳統大藥商正積極和 AI 新創尋找可能性。
今年 5 月，知名藥廠輝瑞（Pfizer）宣布和新創公司 XtalPi 合作，後者是一間由騰訊和 Google 支援的 AI 公司，希望能改善小分子藥物的製程，以及開發基於運算而設計出的新藥。
另外，諾華（Novartis）、賽諾菲（Sanofi）和默克等大藥廠也紛紛和 AI 新創公司合作，希望能開發出治療腫瘤和心臟病的新藥。雖然很多 AI 新創公司都還在早期階段，但這些大藥商還是希望能賭一把，透過演算法來開發新的製程和藥物。
今年 1 月，中國在 AI 醫療新創募資案的數量正式超越英國，成為全球第二高的國家。加上中國政府去年喊出，要在 2030 年成為 AI 研究領域的領導者，讓被列出計畫的「醫療」發展前途看好。
像是科技巨頭阿里巴巴、騰訊都對健康領域伸出橄欖枝，尤其是中國近 3.8 萬間醫療機構都有微信帳號，其中六成讓使用者可以直接掛號、兩千家接受微信支付，被外界看好能打入醫療市場。
不過，中國和美國都有「醫療建檔」的問題，為了解決這個現象，中國政府已經著手建立好幾個區域醫學中心，統一病患數據。
「台灣醫院的資訊整合能力，還是比較領先，」大仁集團總經理張文信認為，雖然在資本支出和市場商機不如對岸，但健保資料庫的數據、醫師素質和資訊整合能力，都會是台灣醫療機構能夠輸出、領先的關鍵優勢。
7. DIY 在家診斷興起
AI 讓智慧型手機和穿戴式裝置變成強大的在家診斷工具。
新創公司 Healthy.io 宣稱，他們讓尿液分析跟自拍一樣簡單。他們的第一項產品：Dip.io，可用傳統的驗尿試紙來判斷是否有尿液感染。藉由智慧型手機的鏡頭，演算法會以不同光線的情況來解讀試紙，目前已經在歐洲和以色列販售，最近也被 FDA 核可。
另外，SkinVision 則強調，他們可讓智慧型手機觀測皮膚狀況，判斷是否罹患皮膚癌。
知名人力銀行資料顯示，2016年有超過13萬人主動應徵海外就業，其中近7成應徵者選擇在中港澳工作，海外職缺需求大部分來自IT研發人員。達內教育海外事業部總經理鄧運鈞表示，隨著政府前瞻計畫IT人才培養、全球物聯網及人工智慧AI、虛擬實境VR、機器人等創新科技題材正夯，企業對於新 IT 人才的需求已經超越硬體人才。在科技軟體人才面臨斷層、年輕人又亟欲跳脫薪資成長停滯環境的情況下，達內教育不僅為企業培訓專業人才，也為有志年輕人一圓全球就業夢。
