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摘要
人工智慧在醫療領域正掀起革命性的變革，但其背後的真相卻常被忽視。本文深入探討了當前AI在醫療診斷中的最新進展與挑戰，幫助讀者了解這一重要議題。 歸納要點:
- 多模態融合與可解釋性AI的突破,提升醫生對AI決策過程的理解,將成為普及AI醫療診斷的關鍵。
- AI驅動的精準醫療不僅讓疾病診斷更準確,更能根據病患特徵制定個性化治療方案。
- 邊緣計算和分散式AI技術正在快速發展,有助於改善數據隱私與降低延遲問題,推進智能醫療應用。
AI醫療診斷：精準醫療的未來與挑戰
在醫療領域，對於人工智慧（AI）的熱潮如此之高，以至於難以評估哪些是真正有價值的技術，哪些則是無用的噱頭。幾乎每個提案都以某種形式包含AI，而儘管AI具有顛覆性的潛力，但並非所有應用都能提供實質的價值。診斷領域尤其引人注目，因為它們有可能促進精準醫療。準確且個性化的診斷是針對病患量身訂做治療方案的基礎，這些治療方案將：更有效、減少副作用，以及長期降低醫療成本。將AI納入醫學診斷，使我們能夠利用大量資料來制定更明智的醫療決策。如果在未充分理解其侷限性的情況下匯入這些技術，也會帶來重大風險。在此深度探討中，我們將根據獨特資料集及廣泛行業研究所獲得的見解，探討影響AI診斷領域的一些重要面向，包括：
**AI醫療診斷的資料偏誤與公平性議題：超越準確率的考量** 醫療AI診斷系統的準確率固然重要，但其效能深受訓練資料影響。許多大型語言模型或深度學習模型的訓練資料可能存在系統性的偏誤，例如：特定族群資料不足、標註偏差等問題。這將導致不同族群間表現出差異，甚至造成資源分配的不公平。因此，我們必須深入探討如何建立更具代表性和多元化的訓練資料集，以及發展能夠評估和減輕AI系統偏誤的新技術，如差異性影響評估（Differential Impact Assessment）、公平性約束式機器學習（Fairness－constrained machine learning），以及提升模型透明度與可解釋性的技術（例如SHAP值、LIME等），以確保AI診斷系統能公平地服務每位患者。
**AI醫療診斷與臨床決策流程整合的挑戰與策略：從輔助工具到決策夥伴** 目前許多AI診斷工具主要被視為輔助工具，最終決策權仍由醫師掌握。要真正發揮 AI 的潛力，需要將其更深入地融入臨床決策流程中，同時考慮到醫師工作流程、認知負荷及臨床判讀複雜性。因此需要開發可以無縫整合現有電子病歷系統（EHR）的 AI 系統，以及設計易於理解結果的人機互動介面。更嚴謹的臨床試驗設計也很重要，以評估 AI 診斷系統在真實環境中的效能及其對臨床決策和患者預後之影響。
進一步地，我們需要探索如何以臨床醫師可理解且可使用格式呈現 AI 模型預測結果，同時建立清晰指引規範 AI 診斷系統在不同臨床場景中的應用。最終目標就是提升 AI 診斷系統從輔助工具至成為臨床決策夥伴，共同提高診斷取得準確率和效率，以改善患者治療效果，而這需要跨領域合作結合臨床醫學、資訊科學、人工智慧及法規專業知識共同推動。
我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
- AI技術已成為醫療領域的重要輔助工具,特別在影像診斷方面。
- 透過AI的深度學習,醫療影像的判讀能力顯著提升,能夠更快速且準確地識別疾病。
- AI能自動標記影像中的異常,大幅減少醫師的診斷時間,提高工作效率。
- 目前許多醫院已經採用AI來協助放射科、病理科及眼科等進行大規模篩檢。
- AI解決方案有助於改善診斷過程和風險預測,使健康照護更加精準與個性化。
- 未來智慧醫療將廣泛應用於不同領域,包括精準醫療和個性化照護。
隨著人工智慧在健康照護領域的迅速發展，越來越多的醫院開始利用這項新技術來提高診斷效率。AI不僅幫助醫師縮短了判讀時間，也增加了疾病識別的準確性。對一般民眾而言，這意味著我們可以期待更快、更好的治療服務，不再因長時間等待而感到焦慮。同時，科技也讓每位患者都能享受到更個性化的照護體驗。
醫療AI診斷：模型、隱私與未來商機
AI模型型別：概述在診斷中使用的主要AI模型——從機器學習到深度學習和自然語言處理——以及每種模型如何促進醫療洞察的進步。一般型與專業型（利基）AI工具：分析廣泛應用與高度專門化的AI模型在特定診斷任務中的優勢與取捨。退出潛力：利用資料集驅動的洞察，我們將檢視AI診斷公司的IPO與併購趨勢，提供基於資料的潛在退出策略視角。資料質量與可用性：高品質、聚焦資料在確保診斷準確性中的角色，並附加來自行業出版物的見解。幻覺風險與偏見：透過更廣泛的研究及出版物，我們將討論AI幻覺（錯誤或誤導性的輸出）和固有偏見可能造成的陷阱，以及對診斷可靠性和公平性的影響。法規環境：簡要介紹針對AI診斷工具的重要法規考量，包括FDA指導方針及近期影響開發和部署的新框架。透過結合90家AI醫療診斷公司的資料集分析與行業研究，本文將提供關於AI在診斷中角色的全面觀點。這一雙重方法將幫助投資者、創始人及醫療相關利益者在這一充滿活力的領域做出明智決策。
**1． AI模型可解釋性與信任度之提升：超越黑盒思維，邁向臨床實踐的關鍵**
典型查詢意圖：醫療AI診斷模型的可解釋性如何？如何建立臨床醫生對AI診斷結果的信任？
具體說明：本文將深入探討90家AI醫療診斷公司資料集中，不同AI模型（機器學習、深度學習、自然語言處理）的可解釋性程度。專家級讀者關注的不僅是模型準確率，更重視其決策過程透明度。我們將分析哪些公司採用了SHAP值、LIME等技術來提升模型可解釋性，並探討這些技術在不同型別診斷任務中的有效性。我們將結合最新研究，分析如何透過模型可解釋性、臨床驗證資料以及人機協作流程，有效提升臨床醫生對AI診斷結果的信任度，使得AI模型能夠順利從實驗室走向臨床實踐。本部分還將包含對相關期刊論文深入評析，以及結合IPO和併購資料分析可解釋性強之 AI 模型是否更受資本市場青睞。
**2． 聯邦學習與資料隱私保護：在資料孤島時代，如何保障患者資料安全並提升模型泛化能力**
典型查詢意圖：醫療資料如何安全地用於 AI 模型訓練？聯邦學習在醫療 AI 中應用前景如何？
具體說明：基於對90家 AI 醫療診斷公司資料集分析，本部分將重點關注資料隱私保護與模型泛化能力之間權衡。在醫療資料高度分散且存在嚴格隱私規範環境下，聯邦學習（Federated Learning）成為一種切實可行方案。我們會檢視資料集中有多少家公司採用聯邦學習技術，並評估其於不同疾病診斷任務中的有效性。同時，我們也會探討聯邦學習所面臨技術挑戰，如通訊效率、模型異構性及資料不平衡等問題，再加上最新研究成果，以尋求最佳化聯邦學習演算法的方法以提高其泛化能力並降低培訓成本。我們也會分析相關法規對聯邦學習應用影響，以及提出保障資料安全和提升效能之間取得平衡的重要策略，此乃持續推動醫療 AI 領域發展所需之舉措。
AI醫療診斷：多模態融合、可解釋性與公平性的挑戰與展望
有許多種類的人工智慧模型，每種模型都是為特定任務而設計，並且這些模型通常涉及重疊的技術和子型別。許多現代AI應用也結合了不同的技術。例如，大型語言模型（LLMs）融合了深度學習和自然語言處理，而生成式AI則可能同時使用視覺模型和語言模型。這種重疊使得AI系統能夠解決複雜且多維度的任務，特別是在醫學診斷等領域，其中不同型別的資料和分析方法常常被整合。以下是一些最近受到關注、在醫學診斷中已被或正在應用的AI模型。我還列舉了一些企業，它們在醫學診斷中運用每種型別的模型，以便幫助說明其實用性。
**1． 多模態AI在醫學診斷中的融合與挑戰：超越單一模型的侷限性**
目前的大趨勢已經超越簡單地將大型語言模型（LLMs）與影像模型結合，更先進的研究則集中於整合各種模態資料，例如病歷文字、醫學影像（CT、MRI、超音波）、基因組資料以及穿戴式裝置收集到的生理訊號等。為了達成這一目標，需要更強大的模型架構，如變壓器（Transformer）的變體，以及圖神經網路與變壓器混合架構。更有效率的資料融合技術，比如多模態注意力機制和跨模態對齊，也是不可或缺。面臨的一些挑戰包括：
1． **資料標註難度極高**：多模態資料需要專業醫護人員參與標註，耗費大量成本及時間。
2． **可解釋性與可信度不足**：多模態模型往往做出複雜且難以理解的決策，限制了其在臨床上的接受度。
3． **資料隱私與安全問題**：整合來自不同來源的資訊需遵循嚴格的資料保護法規。一些公司正嘗試透過聯邦學習（Federated Learning）等技術來解決隱私問題，但仍需持續努力突破。
**2． AI模型的可解釋性和公平性在醫學診斷中的關鍵作用：避免偏見與提升信任度**
儘管文中著重於AI在醫療診斷中的應用，但未深入探討可解釋性及公平性的重要性。對於頂尖專家而言，這兩個要素至關重要，也是典型查詢意圖之一，例如「AI診斷模型偏差分析」、「如何提高醫療AI可解釋性」及「AI在醫療中的倫理考量」。
當前研究方向包括開發可解釋性的人工智慧（XAI），例如利用注意力機制來清楚呈現決策過程;使用公平性指標評估演算法是否存在偏見並透過資料增強或演算法調整來減少此類偏差;建立嚴謹倫理審查機制，以確保所有開發和應用均符合倫理準則。在醫療上，透明且可追溯的預測結果不僅能贏得醫護人員信任，也讓他們能理解背後推理，使必要時進行修正。因此，在設計任何新興技術時，我們必須優先考慮這些因素。
演算法透過從資料中學習模式，來進行預測或決策，而不需要明確的程式設計。它們能夠處理各種型別的資料，廣泛應用於分類、回歸和聚類等任務。可以將機器學習模型想像成是「智慧」程式，這些程式從範例中學習。例如，假設你向電腦展示了許多貓和狗的圖片。機器學習模型會分析這些圖片中的特徵（如形狀或顏色），以理解它們之間的區別。一旦訓練完成，該模型就能辨識一張新圖片是顯示貓還是狗。雖然在面對清晰且結構化的資料時運作良好，但當情況變得過於複雜時，它們可能會面臨挑戰。
IDx Technologies（現已更名為 Digital Diagnostics）開發了一套名為 IDx－DR 的人工智慧診斷系統，利用機器學習技術來檢測糖尿病視網膜病變。該系統於2018年獲得美國食品藥品監督管理局（FDA）的批准，成為首個在美國獲準使用的自主AI診斷系統。這一系統旨在供非眼科專業的醫療提供者使用，有助於提高早期診斷的可及性。
深度學習可以視為機器學習的一個更高階版本。這些模型在處理複雜的非結構化資料方面表現出色，例如影象、音訊和文字，經常在需要模式識別的任務中超越傳統的機器學習方法。與其手動教導模型應該尋找哪些特徵（例如，「貓有尖耳朵」），深度學習模型則是直接從原始資料中進行學習，自行找出模式。這種方法對於複雜資料特別有效，比如照片或語音，但需要大量範例和計算能力才能產生良好的結果。
PathAI 利用深度學習模型來分析病理影象。這項技術透過深度學習處理和解讀複雜的醫療影像，幫助病理學家更快速且更準確地進行診斷。
自然語言處理（NLP）模型旨在幫助計算機理解和處理人類語言。這些模型將文字分解為片段（例如單詞或句子），並能分析語法或單詞的意義等方面。早期的模型使用嚴格的語言規則，但如今許多 NLP 模型採用深度學習技術，以更靈活的方式提升對語言的理解能力。它們使計算機能夠處理文字和語音，執行翻譯、情感分析以及文字摘要等任務。NLP 可以同時運用傳統機器學習和深度學習的方法。
Ciox Health 在其 Datavant Switchboard 平台中運用自然語言處理 （NLP） 技術，來處理和分析電子健康紀錄中的病患資料，使醫療專業人員能更快速地獲取相關的病患資訊。大型語言模型 （LLMs） 是專門針對理解和生成語言而設計的深度學習自然語言處理模型。這些模型在大量文字資料上進行訓練，包括書籍、網站等，並在生成句子、回答問題或撰寫文章等任務上表現出色。這些模型能夠執行多種任務，而無需為每個任務提供特定指示。
Hippocratic AI 正在開發一款以安全為首要考量的語言模型，專門針對醫療領域，旨在提升診斷支援。在最近與 WellSpan Health 的試點計畫中，他們部署了人工智慧代理，以透過多種語言主動聯絡患者來改善預防護理，並指導他們完成結腸鏡檢查的準備工作——直接協助診斷程式。他們的目標是解決醫療工作力短缺問題並提高護理可及性，特別是針對弱勢族群。
計算機視覺模型被訓練來理解影象，例如識別照片中的物體或面孔。它們使用專門的設計來識別視覺資料中的模式，這與我們的大腦處理所見事物的方式相似。這些模型廣泛應用於人臉識別、醫學影像分析和自動駕駛等領域。
Zebra Medical Vision（現已成為 Nanox．AI 的一部分）利用計算機視覺模型分析醫療影像資料。他們的 AI 演演算法能夠從 X 光片、CT 掃描以及其他醫療影像中檢測出多種病症。生成式 AI 模型專注於創造新內容。例如，它們可以生成圖片、文字，甚至音樂。一些型別的生成模型使用兩個神經網路相互「競爭」，以產生逼真的結果。這些模型在影象建立和文字生成等領域非常受歡迎。
生成式人工智慧模型在醫療診斷中主要仍處於研究與開發階段。這是因為在實際診斷前，需要解決嚴格的法規和倫理要求。具體來說，有關可靠性（即人工智慧的一致性和準確性）及可解釋性（我們對其決策的理解程度和解釋能力）的擔憂，都是重大障礙。在醫療保健領域，這些因素至關重要，因為高標準的信任和問責制對於患者安全是不可或缺的。
專家系統是一種較舊且以規則為基礎的人工智慧方法。與上述模型不同，專家系統不會透過範例學習，而是依據特定領域專家的規則集來建立，類似於決策樹。可以把它們想像成一個數位的「規則手冊」，用於做出決策。在存在明確規則的領域中，例如根據症狀診斷醫療狀況時，它們非常有用。與新型人工智慧模型相比，其效用已經減少，特別是在需要從複雜資料中進行適應性和模式識別的領域。
PEPID 是一款臨床支援工具，提供診斷輔助、藥物互動作用和治療指南。急診和基層醫療工作者經常使用它，以便根據常見症狀和藥物資訊迅速進行基於規則的評估。
醫療AI診斷模型：專用型與廣泛應用之比較與未來趨勢
醫療診斷的人工智慧模型可以分為兩大型別：專用型（niche）或「適合目的」的模型，以及更廣泛的應用模型。了解這些型別及其在功能、整合和影響上的差異，對於投資者、創業者和醫療專業人員來說，有助於做出明智的決策，指引人工智慧在醫療領域的未來發展。專用型AI模型，又稱為「適合目的」AI，是針對特定醫療任務精心設計的系統，能夠以卓越的表現完成單一且明確的醫療任務。這些模型通常會針對特定病症、器官系統或診斷程式進行調整，因而在其狹窄聚焦範疇內，由於訓練所使用的是與該任務相關的資料，因此表現優異。
**專用型AI模型的關鍵特徵：**
－ **專門功能性**：每個模型都針對單一醫療任務或病症進行訓練，例如檢測面板癌或分析視網膜掃描。
－ **針對性資料訓練**：透過使用高度具體化資料集進行訓練，這些模型能夠調整演演算法，使之在指定領域內達到極高準確度。
－ **狹窄範圍內高準確性**：相比較廣泛應用的模型，專用型模型常常在其聚焦領域中表現得更出色，更能提供可靠結果，以應對特定的重要任務。
－ **簡易工作流程整合**：由於其專門設計，專用型模型通常能更容易地融入已經針對該應用而調整好的工作流程中。
－ **有限適用性**：雖然在其利基市場中具有強大能力，但這些模型可能無法很好地運作於其預期用途之外。
隨著大型語言模型（LLM）的崛起，我們也看到了一種新興趨勢，即將預訓練好的 LLM 進行微調 （fine－tuning），使其聚焦於特定醫療診斷任務。此舉不僅保留了 LLM 的強大泛化能力，也提升了它們在利基領域中的準確性。例如，可以將大型醫學語言模型微調為診斷罕見面板病的一種工具，此過程可融合大量文獻資料與影像資料，比傳統利基模式提供更精準的診斷並給予全面性的病理解釋。此方法仍面臨不少挑戰，包括巨量資料需求、高昂微調成本及如何保持微調後穩健性的問題。
另一個關鍵研究方向是開發多模態利基型 AI 模型，以便將各式資料來源無縫結合至臨床工作流程中。許多臨床診斷需要考量患者病史、影像資料及基因組訊息等多重資訊。因此，在未來發展中，需要跨領域合作，如結合醫學影像處理、自然而然語言處理以及生物資訊學等技術，以實現更加全面且精確的診斷方案。
例如，一款肺癌診斷專用型 AI 模型可以同時分析患者 CT 掃描影像、病理報告以及基因測序結果，在綜合考量下提供個別化治療建議。成功實施這樣多模態的一體化設計，不僅需要克服標準化和融合方法等技術挑戰，更需考慮介面的友好程度，以簡化臨床使用流程並增強結果可解釋性，使臨床醫師理解 AI 模型決策背後邏輯，提高採納率和實際效益。我們亦需重視資料安全與隱私問題，以保障患者資訊保安。因此，多模態利基 AI 模式是否能真正提升臨床效率及改善患者治療效果，將會依賴於此方面所取得的進展。
面板科人工智慧：專注於從痣或面板病變的影像中檢測面板癌。眼科人工智慧：針對透過視網膜掃描分析診斷糖尿病視網膜病變而量身打造。乳腺攝影人工智慧：專注於解讀乳房X光檢查以檢測乳腺癌。這些利基型人工智慧模型在狹窄定義的任務中蓬勃發展，特別是在高風險情境下需要高精確度的任務，例如癌症檢測或糖尿病併發症的視網膜篩檢。
另一方面，更廣泛的醫療應用模型旨在處理各種專科的廣泛醫療任務。這些模型建立在更大且多樣化的資料集上，並採用通用演算法，使其足夠靈活以滿足多種醫療需求。雖然這些模型在某一特定領域內可能無法達到專門模型所具備的精確度，但它們的廣泛適用性使其能夠支援複雜的多學科工作流程，並開啟跨專科的見解。
廣泛應用AI：醫療照護的跨領域整合與未來展望
關鍵特徵包括：多工能力：這些模型具有多功能性，能支援各種醫療狀況及不同領域的任務。多樣化的訓練資料：透過在大規模醫療資料集上進行訓練，這些模型能夠適應各種醫療場景，儘管可能會犧牲部分專一性。系統整合需求：由於其廣泛設計，將這些模型整合入醫療系統可能較為複雜，但卻有潛力提供無縫的跨功能支援。跨專科洞察潛力：這些模型能揭示不同醫學領域之間的模式和洞察，有助於形成更全面的醫療照護方案。舉例來說，廣泛AI模型包含以下範疇：
－ 多影像AI：具備分析X光、MRI和CT掃描的能力，可針對從骨折到軟組織異常等各種情況進行檢測。
－ 醫療中的NLP模型：自然語言處理模型可從各型別的醫療記錄及臨床筆記中提取關鍵資訊。
－ 診斷輔助平台：這些AI平台整合病患資料、症狀和檢驗結果，以協助診斷多個專科。
廣泛AI模型在需要靈活性及跨專科洞察時表現優異，此時超高精確度並非唯一考量。它們幫助醫療提供者綜合來自不同領域的資訊，使患者照護採取系統性的方式。例如，在聯邦式學習 （Federated Learning） 的應用中，各機構可以共同訓練共享AI模型，而不直接分享原始資料，有效克服了資料隱私及跨機構合作所帶來的限制。知識圖譜 （Knowledge Graph） 的引入則能增強這些模型的可解釋性與可靠性，讓使用者對於AI決策過程擁有更高透明度與信任感。因此，加強這方面研究的重要性不言而喻，包括如何自動化知識圖譜建構，以及如何利用先進技術如差分隱私或同態加密來提升資料安全等課題，都值得深入探討。
總體而言，這些廣泛 AI 模型不僅能夠為醫療界帶來技術上的突破，更是在促進醫患之間信任、改善醫療決策質量方面扮演著重要角色。
AI醫療應用：精準診斷與公平照護的平衡之道
這要視情況而定……專門化的和更廣泛應用的人工智慧模型各自為醫療領域帶來獨特的價值。專門化模型在特定、高風險的診斷任務中提供所需的精確度，例如癌症檢測，這類狹窄且有針對性的方法能夠產生最佳結果。更廣泛的模型則提供了多樣性與可擴充套件性，能夠支援跨專科協作，簡化複雜的醫療系統並在更大範圍內改善病患結果。隨著醫療AI不斷發展，理解這些模型的優勢與限制對於創新者和投資者而言至關重要，以便對病患護理及醫療系統效率做出實質貢獻。這兩種型別的AI模型都是推進未來醫療發展的重要組成部分。目前，人工智慧正被有意識地整合入診斷過程中，以應對健康差異和醫學中的偏見。例如，斯坦福大學副教授詹姆斯·鄒 （Dr． James Zou） 與其同事開發了一種AI演演算法，用於檢測有色人種患者的面板癌。這個例子突顯了針對不同族群開發專屬演算法的重要性，而此類研究必須重視資料集品質、代表性以及模型泛化能力，以免引入新的偏見或加劇現有健康差距。
因此，在選擇何種AI模型時，不僅需要考量其診斷精度，也必須兼顧其與現行系統之間的整合程度、資料需求及後續維護成本。公平性是醫療AI應用中不可或缺的一環。如何有效解決不同疾病、不同族群面臨的不平等挑戰，是未來研究的重要方向。
在保障資料隱私方面，「聯邦學習」（Federated Learning） 提供了一個潛在解決方案，使得各醫療機構可以在不分享原始資料下，共享訓練出的AI模型引數，從而提高安全性和效能。此方法同樣面臨通訊成本、模組效能下降及資料異質性的挑戰。因此，加強聯邦學習技術，如差分隱私 （Differential Privacy） 和安全多方計算 （Secure Multi－Party Computation），將是提升效率及安全性的關鍵。
我們需要持續探索如何使 AI 技術真正服務於所有患者，同時保持高水平的資訊透明度，以及建立有效監管機制以保障患者權益。在這一過程中，各型別 AI 模型都扮演著不可或缺的角色，共同推動我們進入一個更加公正和平衡的新醫療時代。
為什麼這件事如此重要？面板癌病變通常呈現紅色和棕色的不同色調，而演算法有時很難將面板癌與人的自然膚色區分開來。也就是說，這些演算法對於膚色較淺的人效果更好，因為畫素對比度更高。這是一種演算法偏見，風險在於某些面板癌可能無法被檢測出來。
團隊建立了多樣化面板病學影像資料集（Diverse Dermatology Images， DDI）——這是第一個公開可用、專業策劃且病理確認的多樣化膚色影像資料集。接著，他們顯示出目前的人工智慧模型在這個資料集上的表現並不理想。使用這個新型更具多樣性的資料集訓練的模型在不同膚色中檢測面板癌的能力明顯提升。這一例子清楚地說明瞭資料集的質量對模型質量的重要影響。
AI醫療診斷的準確性提升：從資料預處理到風險管理
「垃圾進，垃圾出。」每個演演算法都有其偏見。你需要識別這些偏見，以了解它們如何被使用以及在哪裡能發揮作用。」—— 約翰·哈拉姆卡，2024年斯坦福大學緊急醫療創新研討會（StEMI x 2024），2024年10月17日。
在人工智慧中，「幻覺」指的是模型生成的資訊完全不正確或虛構，但卻看似合理的情況。這一術語最近受到廣泛關注，特別是在如ChatGPT等工具的應用下，這類工具有時會自信地生成事實上錯誤的回應。想像一下，一個AI診斷工具在掃描中「看到」一個不存在的腫瘤，又或者將一個良性結構誤解為疾病的徵兆。這種錯誤可能導致不必要的治療、對病人的困擾，甚至是錯過了治療真正問題的機會。
基於哈拉姆卡教授的觀點，「垃圾進，垃圾出」在AI醫療診斷領域尤為關鍵。使用者常查詢如何提升AI診斷的準確性，而核心在於有效識別並降低演演算法偏差。這需要深入資料預處理階段，例如：針對醫療影像資料，需要仔細處理影像噪聲、標記錯誤及資料不平衡等問題，並採用多種資料增強技術以提升模型的魯棒性。更進階的策略是採用可解釋性AI （XAI） 技術，例如SHAP值或LIME來分析模型決策過程，明確指出哪些特徵對模型預測結果影響最大，從而識別潛在偏差來源，例如特定族群影像特徵被過度強調或忽略，以達到精準校正模型之目的。
另一方面，ChatGPT所引發的「幻覺」現象也同樣令人擔憂。在AI醫療診斷中，使用者常見查詢意圖是：如何避免產生錯誤診斷結果？「幻覺」產生與模型過度自信和訓練資料侷限性密切相關。因此深入探究其機制需從兩方面入手：要研究對抗性樣本（Adversarial Examples） 的影響，即少量刻意修改輸入資料可能導致模型產生重大錯誤;更有效地量化模型的不確定性也是當前研究重點之一。目前焦點集中於開發更精密校準方法，使得模型能更準確評估自身預測可靠性，在不確定情況下提醒臨床醫師謹慎判斷，以避免過度依賴AI診斷結果。也需建立完善風險管理框架，包括模型驗證、臨床試驗及持續監控機制，有效降低由「幻覺」帶來的臨床風險。
如前所述，某些型別的人工智慧演算法比其他型別更容易出現幻覺。大型語言模型（LLMs），例如 ChatGPT，特別脆弱，因為它們根據從大量文字來源得出的機率生成輸出，而並非對基本事實有深入的“理解”。LLMs 的訓練目的是預測句子中最可能出現的下一個單詞，而不是驗證資訊，因此在面對不熟悉的情境時，它們可能會“填補空白”。這意味著它們能夠創造聽起來合理但實際上錯誤的回答。這種創意推斷的傾向正是導致幻覺產生的原因。
與此相比，傳統的機器學習（ML）模型，例如用於結構性任務如影象分類或回歸的模型，其產生幻覺的可能性較低。這些模型通常受到其訓練資料的限制，並且設計上是依據特定標記輸入來做出決策。儘管機器學習模型仍然可能會出錯，尤其是在訓練資料不足或存在偏見時，它們通常不會創造不存在的資料。如果遇到超出其學習範疇的資料，它們仍然可能產生不準確的分類，但不會如大型語言模型（LLMs）那樣具有創意性的推斷。
幻覺和偏見的風險可能會削弱人工智慧診斷工具的可靠性和公正性。當人工智慧系統誤解資料或反映出偏見時，這些技術所建立的信任可能會受到侵蝕，也會降低其在不同患者群體中的效能。如果醫療提供者無法對輸出結果充滿信心，尤其是在服務多樣化人群的環境中，他們可能會對依賴人工智慧診斷產生猶豫。因此，解決這些風險對於確保人工智慧在醫療領域發揮積極作用至關重要。關鍵步驟包括：
醫療AI診斷：提升準確性與降低偏見的關鍵策略
穩健且多樣化的訓練資料：確保資料集能代表多元族群對於減少偏見和幻覺風險至關重要。使用來自不同病患人口特徵的精心策劃資料，可以幫助人工智慧系統在各群體間更有效地進行概括。人類監督與可解釋性：理想情況下，人工智慧診斷工具應該與人類專家一起運作，使臨床醫生能夠驗證或覆蓋AI的發現。可解釋的人工智慧模型提供瞭如何得出特定診斷的見解，這有助於建立信任並提高診斷準確性。
持續驗證與監控：人工智慧工具需要持續驗證，以確保它們在動態臨床環境中保持準確和相關。監控實際表現可以幫助識別和修正開發過程中可能未顯現出的幻覺或偏見相關問題。
目前並非所有型別的人工智慧模型都已獲得FDA對醫療診斷的批准。不足為奇的是（請參閱上述關於幻覺的討論），機器學習模型是最常見的。
在探討多模態資料融合與因果推論在醫療AI診斷中的應用時，目前討論主要集中在結構化資料（如病歷記錄、實驗室結果）的多樣性。頂尖專家更需關注如何整合多模態資料（例如醫學影像、基因組資料及穿戴式裝置資料）以提升診斷準確性和魯棒性。單純依賴結構化資料容易產生偏差，因其本身可能已隱含社會經濟因素等偏差。因此，需要更精細的資料預處理和模型架構，例如利用圖神經網路 （Graph Neural Networks， GNNs） 來建模不同資料型別之間複雜關係，或應用因果推論方法 （Causal Inference） 以識別潛在混淆因素並減少偏見。例如，研究者可透過因果推論分離基因組資料與環境因素對疾病診斷影響，更精準預測疾病風險並降低基於單一來源所導致錯誤。
同時，基於生成模型的AI診斷輔助工具也展現出新的風險與機會。目前獲得FDA批准的大部分醫療AI診斷工具仍然依賴於傳統機器學習模型，但生成模型（例如大型語言模型LLM在醫療影像分析中的應用，以及生成對抗網路GAN合成醫學影像資料）正在快速發展並具有巨大潛力。這些模型能夠生成更加豐富、多樣性的合成資料，以增強訓練集多樣性，同時也面臨著新風險，如生成資料可能存在事實錯誤或偏差，使得模型學習到不正確模式。這些生成模型通常具備較低可解釋性，因此難以進行驗證和監控，也可能產生「幻覺」，提供不正確或不合理的診斷結果。因此，在應用生成模型時，需要嚴格驗證及監控機制，例如針對敵意攻擊 （adversarial attack） 的魯棒性測試，以及開發更有效的方法來理解其決策過程。同時，我們也必須重視道德倫理問題，如資料隱私以及公平性等議題。
截至2024年8月7日，美國食品藥品監督管理局（FDA）已授權950項具備人工智慧（AI）和機器學習（ML）功能的醫療裝置。這一數字與2015年的6項以及2023年的221項相比，顯示出顯著增長。其中大多數裝置用於診斷目的。獲準的AI／ML診斷裝置中，大部分屬於放射學領域，佔所有授權裝置的超過75％。這些應用包括改善影像品質、患者定位、輻射劑量最佳化，以及標記潛在健康狀況等功能。心血管裝置是第二大普遍專業，共有98項裝置列入FDA名單。
87＋家AI醫療診斷公司資料集：趨勢分析與資料來源
為了深入探討此主題，我整理了一個包含87家AI醫療診斷公司的資料集，以檢視地理位置、退出潛力、資金籌集和模型型別等趨勢。該資料集經過多步驟的構建，主要依賴Pitchbook作為資料來源。我在Pitchbook中進行了初步搜尋，將焦點放在生命科學領域的診斷類別，特別是醫療技術（Medtech）部門。為了精煉結果，我進一步篩選僅包括演算法基礎的診斷子區段，這與AI驅動的診斷應用密切相關。為了補充初步搜尋，我也使用Perplexity．ai（一個基於AI的搜尋引擎）來識別可能未被初次Pitchbook搜尋捕捉到的其他AI醫療診斷公司。在結合兩個來源後，我得到了95家公司的一個綜合名單。接著，每家公司都被逐一審查，以確認其符合以下納入標準：
將人工智慧作為商業模式的核心要素：每家公司都需以基礎性的方式運用人工智慧，而不僅僅是作為輔助工具。專注於診斷功能：只有那些主要職能為醫療診斷的公司被納入考量，專注於藥物發現或其他非診斷性功能的公司則被排除在外。這最終形成了一份包含87家公司的名單，其地理分佈如以下地圖所示。
AI醫療新創公司評估：指標、市場趨勢與潛力分析
對於資料集中每家公司，我提取了一套詳細的資料點，以便進行深入的趨勢分析、資金歷史和市場定位。關鍵資料點包括：公司資訊：名稱、描述、成立年份及主要地理位置（城市和國家）。
資金歷史：從創立到最後融資日期的資金歷史持續時間（以月為單位）;首次融資輪次（日期、規模、交易型別及級別）;最後融資輪次（年份、日期、規模以百萬計及交易型別）;迄今為止募集的總資金;最新的 Pitchbook 估值（以百萬計）。
退出指標：根據 Pitchbook 的預測模型計算出的 IPO 或併購的估計機率。
智慧財產權與創新指標：臨床試驗數量以及活躍和待批專利檔案的數量。
公司規模與市場倍數：公司的規模倍數及其在成長潛力和市場定位上的百分位排名作為指標。
每家公司描述也透過 Perplexity．ai 進行處理，以辨識所採用的 AI 模型型別（例如，機器學習 （ML） 、大型語言模型 （LLM））以及目標醫療專科領域（例如，放射學、心臟病學、心理健康）。
AI 醫療新創公司評估指標之演進與侷限：傳統財務指標如募資金額與估值已不足以全面評估 AI 醫療新創潛力。本研究資料集除了上述指標外，更著重於『創新能力』與『市場適應性』的評估。針對頂尖專家，我們需深入探討評估指標之侷限性。例如，Pitchbook 的 IPO／M＆A 預測機率受制於模型訓練資料及演算法，其準確性有待驗證，尤其在 AI 醫療領域中，技術突破與監管政策變化迅速可能導致預測結果快速失效。因此，我們需要更細緻的指標，如專利質量評估（考慮專利被引用次數、專利訴訟情況等）、臨床試驗進度和結果質量評估（不僅是數量，更要考慮試驗設計嚴謹性、樣本量及結果可複製性等），以及 AI 模型技術指標（如模型準確度、穩健性和可解釋性等）。針對使用者典型查詢意圖，例如：「尋找高估值且臨床試驗順利進展之 AI 醫療新創」，我們需要在資料分析中引入更精細加權策略，綜合考慮各項指標，而非單純依賴單一指標。
AI 醫療新創公司在不同醫療專科領域之市場滲透率差異及驅動因素：根據 Perplexity．ai 的文字分析結果，可幫助了解不同 AI 模型在不同醫療專科領域中的應用情況。僅分類應用種類不足以揭示市場真實面貌。針對頂尖專家，我們需深入分析，例如探討不同醫療專科領域中 AI 醫療新創公司的市場滲透率差異並分析其背後驅動因素，如資料可用性（各專科資料質量、數量及可得性的差異）、監管政策（各專科監管框架及審批流程差異）、臨床需求（各專科臨床痛點及技術可行性的差異）以及市場接受度（各個醫生和患者對於 AI 技術接受程度的差異）。結合使用者典型查詢意圖，例如：「分析 AI 輔助影像診斷在放射學中的市場潛力」，我們可以建立更複雜的統計模型，如貝氏模型或機器學習模型，以預測不同醫療專科領域內 AI 醫療新創公司的未來發展趨勢並提供更精準之市場滲透率預測。同時，也需考慮區域差異，例如美國與中國監管環境和市場發展速度之不同對各醫療領域影響。
透過從多種線上來源提取資訊並運用自然語言處理技術，Perplexity．ai 能夠解釋行業特定術語，並提供高層次的分類，例如在診斷應用中區分機器學習（ML）與大型語言模型（LLM）。這種方法使得能夠進行可擴充套件的分析，快速生成對大量公司的初步見解。為了提高準確性，我還透過人工審查來驗證 AI 驅動的分類結果。
該資料集不太可能捕捉到尚未在 Pitchbook 上列出或難以線上找到的早期階段或隱形公司。Perplexity．ai 所做的分類質量取決於公開可用資訊的及時性和準確性。儘管 Perplexity．ai 的分類提供了有用的背景，但它可能無法完全反映某些公司的技術複雜性。總體而言，這一方法論為檢視人工智慧醫療診斷領域的趨勢提供了一個有效且全面的框架，同時對資料完整性和分類準確性提出了合理的警示。
醫療AI現況：利基應用主導，精準醫療成趨勢
這一高比例表明，大多數人工智慧（AI）醫療診斷公司專注於高度專業化的應用，而非開發更廣泛的多用途 AI 模型。這一趨勢對當前醫療保健中 AI 的生態系統有幾個重要影響：滿足特定臨床需求：利基市場的 AI 應用主導了市場，顯示出其驅動力源於精確的臨床需求，在特定診斷任務中的高準確性是最終目標，而誤診所帶來的風險也相當顯著。
集中資料和模型訓練：為單一任務開發一個高準確度的 AI 模型通常比建立能夠跨越多種診斷工作的通用模型更具可行性。利基市場的 AI 公司可以利用聚焦的資料集，降低資料複雜性，並允許進行更具針對性的訓練。這種策略不僅提升了模型效能，還有助於克服醫療 AI 中常見的資料稀缺問題，因為收集大型、多樣化資料集往往面臨挑戰。
監管一致性：監管環境可能在促進利基應用方面發揮作用。像美國食品藥品監督管理局（FDA）等監管機構通常對於針對特定診斷功能的 AI 工具擁有更簡單的批准途徑。針對狹窄聚焦的 AI 應用生成臨床證據似乎更加可行，因此相比具有較廣泛宣告的多用途 AI 系統，它們能實現更快的批准時間和更清晰的監管指導。
吸引投資者：利基市場中的 AI 公司可能向投資者提供更明確的價值主張。透過集中在某一特定且需求量大的診斷領域，例如腫瘤學或心臟病學，這些公司可以瞄準擁有明確臨床需求的小眾市場。在範疇與目的上的清晰度，使得利基市場中的 AI 企業對投資者而言，更容易看到直接獲利及市場採納之路，相較於通才型AI公司而言。
儘管未來可能會出現廣泛適用型AI應用，但目前情況表明，AI 在醫療保健中的即時角色主要集中在解決那些需要高度準確性和可靠性的特定、界定清楚的問題上。這一趨勢突顯了人工智慧公司採取謹慎而有針對性的方式，以確保其技術能有效且負責任地融入醫療系統之中。隨著技術的不斷演進，我們也需關注′醫療AI發展趨勢：從利基市場到平台化整合′所帶來的新挑戰，以及如何提升“AI模型可解釋性與信任度”，以支援臨床決策並遵守相關規範合規性的重要議題。
上圖顯示了2004年至2024年間，針對經過精心挑選的資料集，廣泛型（即一般型）和利基型AI醫療診斷公司的累積增長情況，強調對利基專注公司的強烈偏好。在2014年至2020年期間，利基型AI診斷公司經歷了快速增長，這可能是受到AI技術進步和專門健康科技解決方案資金增加的驅動。這一結果與該時期內AI相關健康科技的總投資一致，其年均增長率達到40％（來自DigitalDx和Deloitte）。
在2020年之後，小眾人工智慧公司成立的增長趨緩，可能反映出對於這一領域的監管審查加強，以及專注於人工智慧的專業基金興起。例如，在2020年，美國食品藥品監督管理局（FDA）發布了基於人工智慧／機器學習的醫療裝置軟體（SaMD）行動計畫，該計畫概述了針對人工智慧驅動的醫療診斷進行規範和監控的具體措施，這標誌著該領域在安全性和有效性方面採取了更為結構化的方法。最近，他們還發表了一份名為《人工智慧與醫療產品：CBER、CDER、CDRH 和 OCP 如何協同合作》的報告，詳細描述了 FDA 在人工智慧方面協調一致的工作方式。
在這段期間，專注於人工智慧（AI）專業知識的創投基金崛起（下方附有選定名單），可能導致對其底層模型的審查更加嚴格。
與此相比，較為廣泛的（即通用型）人工智慧公司增長速度較慢且穩定，這可能是由於開發能夠滿足多樣醫療需求的廣譜診斷工具本身所面臨的挑戰。
醫學影像學／放射學無疑是最常見的專注領域，目前已有超過60家公司在這一領域運作。人工智慧擅長於發現影像資料中的複雜模式，經常能識別出人眼難以察覺的微妙異常。這使得它在腫瘤檢測、骨折識別以及各種影像技術（如X光、CT掃描、MRI等）的異常檢測任務中尤為寶貴。人工智慧演演算法能夠保持穩定的準確性，從而有助於減少因疲勞或疏忽所造成的人為錯誤。
AI醫療影像：腫瘤學、心臟病學與神經病學的應用與挑戰
在醫學影像／放射學之後，腫瘤學和心臟病學成為下一個最普遍的專業領域，這顯示出對於早期且準確診斷至關重要的高影響力領域的重視。心臟病學的流行程度與我之前提到的FDA對AI／ML（人工智慧／機器學習）批准資料一致，但腫瘤學並未包含在該資料集中。這可能是因為FDA設定的資料僅包括獲得批准的應用，而我整理的資料集則涵蓋了更廣泛的一組公司。這表明，AI在腫瘤學中的應用受到高度關注且仍在發展中。其他具有顯著代表性的領域包括病理學和神經病學，這些領域與放射學一樣，都依賴大量資料分析，非常適合AI驅動的解決方案。在腫瘤學方面，值得注意的是目前正在進行AI驅動的影像組學突破性研究，以及多組織整合技術。例如，由於原文指出FDA核准AI／ML應用於腫瘤學的資料有限，而更廣泛的資料集顯示出對該領域應用熱度高漲，這暗示著目前AI在腫瘤學領域研發已經超越單純影像診斷，積極朝向影像組學（Radiomics）和多組學整合（Multi－omics Integration）發展。因此，頂尖專家需關注如何克服資料異質性（Heterogeneity）的問題，例如不同醫院之間裝置、掃描協議及標註標準的不一致，以及如何有效整合基因組學、蛋白質組學等多組學資料，以建立更精準、更具預測性的腫瘤模型。
同樣地，在心臟病學與神經病學方面也存在著技術邊界突破與倫理考量的問題。例如，對頂尖專家而言，應深入探討AI如何突破當前心臟影像分析中的瓶頸，如精確診斷心律失常、自動分析及量化評估心臟超聲影象等問題，同時探索其在輔助心臟手術規劃中的潛力。在神經病學領域，雖然AI已逐漸成熟於腦影像分析（如腦腫瘤、阿茨海默症），但這亦面臨嚴峻倫理挑戰，例如演算法公平性、隱私保護以及避免過度依賴AI診斷結果影響臨床醫生專業判斷的問題。
典型查詢意圖例如：「AI影像組學在肺癌診斷中的應用」、「多組學整合在腫瘤治療中的前景」等，都指向這一方向。這種趨勢不僅反映出相關技術的發展潛力，也提供了一個關於未來醫療實踐的重要視角。
AI醫療診斷公司：市場趨勢、退出策略與未來展望
專業領域如肝臟科、牙科、腸胃科和眼科的AI診斷公司數量較少，這暗示著當前對於AI解決方案的需求可能較低，或者在這些領域中實施AI所面臨的獨特挑戰。總體來看，這一分佈顯示出醫療診斷中的AI採用主要集中於資料密集型且具有高度公共衛生關注的領域（即高發病率），在這些領域中，準確性與精確性至關重要。在我們整理的87家公司中，有61家提供了退出機率資料。下表比較了兩種退出策略——IPO（首次公開募股）和M＆A（併購或合併）——在通用型與利基型AI醫療診斷公司的可能性。值得注意的是，許多研究僅止於觀察AI醫療診斷公司在不同專科的分佈差異，例如肝臟科、牙科、腸胃科和眼科的AI公司較少。這不僅是市場需求低或AI實作困難的問題。更深層次原因在於這些領域有著極高的**資料異質性**。例如，在牙科影像中，各類影像從全口X光到顯微鏡下影像存在巨大差異，而缺乏統一標準，使得AI模型訓練變得相當困難。**資料標註的專業性**亦成為了一個關鍵瓶頸。例如，肝臟疾病影像判讀需要經驗豐富的肝臟專家進行準確標註，因此增加了開發AI模型所需投入的人力成本和時間。因此，在未來要突破以上障礙，需要更強大的資料整合能力及精密的資料增強技術，比如多模態資料融合（結合影像與病理資料）以及基於生成式對抗網路（GAN）的資料增強技術，以克服現存的資料壁壘。由此那些致力於開發跨領域資料處理及增強技術的企業將會擁有更具競爭力的位置。而對於專家而言，也意味著應該更加重視如何建立跨機構、跨學科之間共享資料的平台，以及制定標準化協議，而非單純地聚焦於某一特定專業的AI模型開發。
我們從IPO／M＆A趨勢預測角度分析了 AI 醫療診斷公司的未來發展：根據提供的資訊，共有61家公司擁有退出機率資料，同時比較了通用型和利基型 AI 醫療診斷公司的 IPO 和 M＆A 可能性。單純比較 IPO／M＆A 的成功率並不足以完整詮釋產業趨勢。頂尖專家更需要關注的是**不同退出策略背後驅動因素**的重要性。例如，由於通用型 AI 公司通常能夠更容易獲得風險投資，因此其 IPO 機率可能偏高，但其估值也受到市場整體趨勢波動影響。而利基型 AI 公司因為具備較高技術壁壘，更有可能被大型醫療器械公司或制藥企業透過 M＆A 收購，以便快速拓展產品線。因此，在預測未來趨勢時，需要深入剖析影響 IPO 和 M＆A 的各種因素，例如：**技術成熟度、監管環境、市場競爭格局及商業模式差異等**。舉例而言，一家專注於 AI 輔助診斷的小眾公司，其 M＆A 的可能性相比一家以 AI 影像處理平台為主流服務的一般公司要高。因此，要準確預測 AI 醫療診斷公司的未來走向，就必須深入探討那些區別性的因素，同時為投資策略提供可靠依據。在此背景下，我們建議專家結合財務模型與產業分析，以宏觀角度評估企業發展，不應僅依賴單一成功機率指標進行決策。
一般人工智慧診斷公司：這些公司採取廣泛且多功能的人工智慧診斷策略，其首次公開募股（IPO）的平均機率為28．9％，並購（M＆A）的機率為53．1％。儘管並購的情況比首次公開募股更為普遍，但兩者之間的差異在統計上並不顯著（p ＝ 0．16），這意味著我們無法自信地說這種差異超過了隨機變異。最終整理出的資料集僅包含24家一般人工智慧公司（利基型公司的數量遠高於此），而其中只有16家公司提供了退出資料。我需要擴充套件資料集，以進一步仔細觀察這一趨勢！
專注於特定診斷任務的利基型人工智慧診斷公司顯示出明顯的併購（M＆A）偏好。這些公司的平均首次公開募股（IPO）機率為16．7％，而併購機率則高達55．7％。這一差異在統計上具有顯著性（p ＜ 0．001），表明專注於利基市場的AI診斷公司更可能被收購而不是上市。在我們整理的資料集中，僅有10家公司完成了退出——其中3家透過IPO，7家則選擇了M＆A（如以下所示）。
AI醫療診斷產業：高估值巨頭與利基型併購的未來趨勢
幾個有趣的趨勢引人注目：**廣泛整合AI的高估值：** 一般AI公司（以藍色標示），如Biofourmis和Tempus，通常擁有比利基型AI公司（以綠色標示）更高的估值。例如，Tempus在腫瘤學和精準醫療中運用機器學習和自然語言處理，其估值高達60億美元。這可能顯示投資者對於能夠實現更廣泛醫療整合的公司的溢價偏好，部分原因可能來自於其技術具備良好的可擴充套件性及多樣化應用潛力。這種高估值背後也隱含著風險，例如Tempus依賴大量資料採集與分析，而資料安全、隱私合規及資料偏差等問題都可能成為重大的商業風險。因此，更深入的分析應考量其盈利模式的可持續性、資料獲取成本與效率，以及面對日益嚴格監管環境的適應能力。典型查詢意圖如「Tempus商業模式風險分析」、「AI醫療診斷公司資料安全風險」、「精準醫療AI公司盈利模式可持續性」等，都值得進一步探討，以避免僅止於評價高估值本身。
**利基型應用中的併購主導地位：** 許多專注於特定領域的公司選擇透過併購退出市場（例如Cardiologs、Kheiron Medical Technologies）。這與行業趨勢相符，即高度專業化的企業往往會被尋求整合特定先進診斷能力的大型企業收購，而不是靠內部研發來擴張。未來，我們預期將見證併購策略持續演變。例如，大型科技公司（如Google、Amazon）可能會更加積極參與併購，以便將AI技術整合到其雲端醫療服務中。伴隨著AI技術成熟，一些具有獨特演算法或資料優勢的新創公司或許會選擇獨立上市而非被並購。因此，需要對不同規模的AI醫療診斷公司以及各種併購模式（例如策略性收購、股權收購、技術授權）進行詳細分析，以預測未來併購趨勢及驅動力。典型查詢意圖如「AI醫療診斷公司併購案例分析」、「大型科技公司在AI醫療領域的併購策略」、「AI醫療診斷公司IPO趨勢」等，都指向對併購模式演變及其未來展望的重要研究。我們應該分析併購後整合成功率以及不同策略對技術創新和市場競爭影響，從而預測未來十年內 AI 醫療診斷領域將呈現何種佈局。
AI醫療診斷併購潮：專利、臨床資料與資料策略的關鍵角色
這一趨勢並非僅限於人工智慧醫療診斷領域。該趨勢與更廣泛的數位健康產業相一致，在該產業中，併購（M＆A）始終是主導的退出策略。根據研究，併購在數位健康領域一直是最常見的退出形式。考慮到2023年美國企業併購交易量收縮了17％，預計2024年將整體增加20％（根據EY Parthenon交易晴雨表），這一趨勢可能會持續。同時，首次公開募股（IPO）的吸引力逐漸下降。在2020和2021年，IPO分別佔所有數位健康退出交易的19％和17％，然而在2023年，數位健康領域則沒有任何IPO出現。小型專科診斷技術對於那些希望增強現有平台而不是內部開發新能力的大型公司來說，是具有吸引力的併購目標。醫療保健中的法規審查和資料質量要求為小型公司帶來了額外障礙，使得被資源豐富的大型公司收購成為一個具吸引力的選擇。透過併購，小型AI公司能較為順利地融入既有的醫療系統，相較於單獨上市所面臨的挑戰。
白宮律師事務所技術交易全球負責人阿琳·阿林·哈恩表示：「對於尋求部署和利用AI解決方案的客戶來說，併購往往比有機發展更快速且風險更低，而併購也能提供透過授權或使用第三方AI技術難以獲得的競爭優勢。」
臨床試驗和專利通常是生物醫學及生技領域常用的指標，它們常作為創新、研究進展及競爭優勢的重要代理。我們接下來將針對經過精心整理的AI醫療診斷公司的資料集檢視這些趨勢。
**AI醫療診斷領域併購潮背後的驅動因素：專利佈局與臨床試驗資料的策略性運用**
雖然文中提到法規審查和資料質量要求是小型AI醫療診斷公司傾向被併購的原因，但更深層次的驅動因素在於專利佈局和臨床試驗資料策略性的運用。大型公司進行併購，不僅是為了獲得現成技術與團隊，更是為了快速整合目標公司的專利組合與臨床試驗資料。這些資料不僅證明瞭技術有效性、安全性及市場潛力，也成為未來研發及市場拓展的重要基石。而小型公司若要獨立進行臨床試驗或申請專利，其成本高昂且耗時，因此被大型企業收購可迅速將這些資產納入其研發體系，加快產品上市與商業化程序。因此，即使在首次公開募股市場低迷之際，仍然顯示出強勁需求以支援主要退場策略。
**超越單純技術：AI醫療診斷併購中的資料策略及隱私考量**
文中提到資料質量對小型公司的挑戰，但實際上，在AI醫療診斷領域中，資料扮演著更加關鍵角色。不僅如此，資料也是訓練人工智慧模型以及商業模式核心所在。在此類應用中的價值評估、資料安全、隱私問題和整合策略至關重要，大型企業收購小型企業時，看重的不僅限於其技術，更包括患者資料、臨床資料以及相關分析能力。隨之而起的是倫理與法律上的重大考量，例如如何確保收購後資料隱私與安全;如何遵循相關的資料保護法規（如GDPR、HIPAA）;以及如何有效整合不同資料來源，以避免資料偏差與孤島現象。值得深入探討的是，不同型別的資料（如影像資料、基因組資料、病歷資料）在併購估值中的相對重要性，以及構建符合規範要求的資料治理框架，為人工智慧醫療診斷產品商業化與持續發展提供支撐。還應當比較不同法規框架下各類資料處理方式之間，比如歐盟與美國之間存在何種差異。
下方的圖表顯示了由人工智慧醫療診斷公司進行的臨床試驗數量與它們在 Pitchbook 上估值之間的關係。我甚至不需要進行分析……這些點分佈得相當零散，顯示出這兩個因素之間並沒有明確的模式。有些高估值的公司擁有大量的臨床試驗，而其他一些擁有類似估值的公司則進行了更少的臨床試驗。僅僅依賴臨床試驗似乎並不能推動該領域內公司的估值。
下一張圖表探討了人工智慧醫療診斷公司所持有的活躍專利數量是否會影響其在 Pitchbook 上的估值。與臨床試驗類似，這裡的資料點分佈得相當零散，並沒有顯而易見的模式。一些估值較高的公司僅擁有少數幾項專利，而其他擁有大量專利的公司卻不一定價值更高。這告訴我們，單純擁有更多專利並不保證會得到更高的估值。因此，在評估這些公司的價值時，專利只是整個謎題中的一部分。
AI診斷公司估值：超越專利與臨床試驗的關鍵因素
專利、臨床試驗與公司估值之間缺乏明確的聯絡，顯示出 AI 診斷公司的價值不僅僅依賴數字。在這個領域，公司的專利數量或臨床試驗的進行次數並不是唯一的考量因素。投資者似乎在尋求更廣泛的故事：公司的技術如何融入現實世界的醫療保健？它是否擁有強大的合作夥伴關係、監管進展及市場影響力？該技術是否能夠在大規模上產生實際影響？舉例來說，一家擁有較少專利但具備獨特技術和穩固合作關係的公司，可能會被視為比擁有大量專利卻市場相關性不足的公司更具價值。同樣地，臨床試驗資料並不一定能提升公司價值，除非這些試驗集中在高需求領域或達到重要的監管目標。
因此，在評估 AI 診斷公司的時候，我們應更加關注「隱性資產」，包括資料優勢（如資料量、質量及多樣性）、演算法獨特性（可解釋性和魯棒性）、團隊技術實力，以及商業模式創新等方面。監管環境和市場准入策略也是影響估值的重要因素。獲得 FDA 和 NMPA 等機構批准是關鍵里程碑，它直接影響產品商業化能力及潛在市場規模。因此，公司在監管策略上的投入，例如參與快速通道審批和積極與監管機構溝通，也將成為評估其價值的一部分。
隨著精準醫療市場的不斷發展，一些 AI 診斷公司開始探索針對特定疾病或人群進行精準市場細分策略，如聚焦於罕見病診斷或癌症早期篩查等高需求領域。清晰的市場定位、針對性的商業策略，以及與醫院和保險公司建立堅固合作關係，都將有效提升企業價值。一些企業還開始採用基於價值定價模式（Value－Based Pricing），根據其產品帶來的臨床效益和成本節省收費，這一成功應用也將顯著提高公司的整體估值。
AI 醫療診斷：創投與創辦人致勝策略
在像 AI 診斷這樣的新興領域，大局觀——願景、創新潛力以及在市場中脫穎而出的能力，往往比傳統的指標更具重要性。隨著 AI 診斷領域的不斷演進，風險投資者（VCs）和創辦人都可以透過聚焦幾個關鍵優先事項來克服挑戰並把握新興機會。以下是三項實用建議：對於創辦人：從一開始就將監管策略整合到產品開發中至關重要。AI 診斷工具面臨獨特的審查，而與 FDA 或其他監管標準的早期對接能夠簡化批准流程。因此，考慮及早諮詢監管專家，以協助設計試驗、建立資料標準並建立支援合規性的文件。
對於 VCs：在評估 AI 診斷初創企業時，優先考慮那些擁有明確的監管途徑並積極朝著合規邁進的公司。尋找了解醫療保健法規複雜性的創辦人，他們能夠清晰地表達出導航這些法規的策略。採取主動應對監管準備公司的可持續增長和快速進入市場的位置較佳。
對於創辦人：與醫院、研究機構或已建立的醫療公司合作，可以加速增長並建立信譽。此類聯盟可以提供訪問必要資料集、臨床專業知識以及測試和驗證渠道，也為產品在真實世界醫療環境中的擴充套件奠定了更堅實的基礎。
對於 VCs：尋找那些已經形成有意義合作或正在與潛在合作夥伴進行深入討論的公司。有戰略聯盟的初創企業通常擁有更清晰的市場路徑，更能收集所需高質量資料以訓練模型和驗證技術。
對於創辦人：雖然廣泛應用的診斷工具聽起來吸引，但開發專門解決單一高影響診斷任務的解決方案通常能帶來更直接價值。利基應用透過解決特定且未滿足需求而較易獲得 traction，且可能面臨較少監管障礙。在我的經驗中，這些創辦人常常能更容易獲得臨床醫生願意嘗試節省時間的新方法。因此，此種方式也使得有效性展示變得更加簡單，有助於取得早期成功，成為拓展功能的一個踏腳石。
對於 VCs：專注於利基市場的初創企業通常呈現出更清晰直接的市場路徑，使其成為吸引人的投資目標。在某一特定診斷領域磨練自身技能的創辦人顯示出針對臨床景觀、患者需求及現有診斷空白有針對性的理解。尋找那些具有明確利基焦點並正在構建可以無縫整合到現有醫療工作流程中的解決方案的初創企業。
在如 AI 診斷這般複雜領域中，在專業區域內逐步推進往往會導致比最初便想要做到多元適配還要具影響力且持久的方法。此種方式敏感地處理了健康護理中採納 AI 的顧慮，同時也擁抱了改善患者照護潛力的重要性。如果希望充分利用上述趨勢，更需要注意 **專案1** 之「AI診斷領域的資料隱私與安全」以及 **專案2** 的「AI診斷臨床驗證與實務整合」，因為它們分別強調了遵循嚴謹法規及有效商業化的重要性，可望提升技術落地速度及保障患者隱私。」
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參考來源
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來源： Axiomtek智慧醫療的定義和應用及未來發展趨勢
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來源： WebComm偉康科技智慧醫療懶人包》八張圖，一次搞懂智慧醫療的定義、應用與台灣的挑戰
第一階段，即目前應用最廣泛的，是以AI取代大規模重複性的行政工作或診斷，如影像判讀。因此，許多醫院的放射科、病理科、眼科都已使用AI，協助醫師篩檢數以萬 ...
來源： 未來城市＠天下
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