借助AutoAI 功能，研究人員將數據分析工作的時間從半年大幅縮短到兩周內

為加速發展“智慧醫療”，臺北榮民總醫院(以下稱臺北榮總)引入 IBM Cloud Pak for Data 平臺，運用云原生架構，打破醫療數據孤島、保護數據隱私及安全、降低使用者門坎等，能快速從數據中取得洞察，使數據使用效率最大化。臺北榮總已在糖尿病、腎臟病、心臟病及耳科疾病等多項醫學研究中使用 IBM Cloud Pak for Data 內建的 AutoAI(自動建模)功能;以往研究人員從安裝工具到完成一項醫學分析結果，須耗時約三到六個月甚至更久，引入AutoAI后大幅縮短為一至兩周內完成。臺北榮總計劃將已驗證的醫療真實世界證據 (real world evidence, RWE)，提供給醫生作為門診第二意見 (second opinion) 摘要，加快其為病人設計治療方案的速度。

臺北榮總大數據研究團隊引入IBM Cloud Pak for Data的AutoAI解決方案，大幅縮短真實世界數據AI建模的開發時間

突發性耳聾[1]屬于耳鼻喉科的急癥之一，其危險與緊急性常常未得到充分重視，醫學界一直致力于找出完全治愈的關鍵要素。臺北榮總的醫療團隊使用 IBM Cloud Pak for Data 的機器學習與自動建模功能，分析上千份病歷資料后發現，患者如果能在突發性耳聾發生的7到14天內就醫，盡快接受住院檢查和治療，通過傳統的合并式療法[2]，將有更大的機會完全復原聽力。這項研究在采納 IBM Cloud Pak for Data 解決方案后，以往要耗時半年的 AI 建模、運算、調校，縮短到幾個小時內就可完成一次運算，幾周內就能找出合適的模型。

臺北榮總信息室朱原嘉博士表示，以往尋找醫療真實世界證據之前，數據科學家采用群組/隊列研究，以歸納方式調整超參數、建立模型、評估模型的有效性;當模型的準確度不高或不符合醫生臨床經驗時，又需要花上幾周修改超參數、調整模型，整個過程平均需要三到六個月。IBM Cloud Pak for Data 平臺內建的 AutoAI 功能，不但可以解決目前醫療產業欠缺數據科學家的困境，也讓年輕醫生有了易于使用的 AI 學習環境。

IBM Cloud Pak for Data 的 AutoAI 功能如何輔助醫療研究?朱原嘉指出，在研究數據收集、模型開發測試、驗證預測模型這三個階段，AutoAI 都扮演著重要角色：幫助研究者辨識重要數據的重要特征、縮短數據清洗與數據精煉的時間，通過低代碼 (Low-Code) 或無代碼 (No-Code) 的 AutoAI 功能，讓 AI 機器學習自行建立并訓練多樣化模型、找出冠軍模型，節省可行性分析與試錯的時間;并可自動生成 python 程序代碼，幫助研究者持續優化模型與重現研究結果，加速醫學研究進展。

臺灣 IBM 公司客戶成功副總經理胡育銘表示，IBM Cloud Pak for Data 的使用門坎非常低，即使是不具備寫程序或建模能力的使用者都能輕易上手。臺北榮總的醫療研究團隊通過 AutoAI 指定預測項目、自動建模、選擇適合的模型，并自動生成代碼，從而使醫生與醫學助理專注于精進模型，省下大量時間與精力，得到用戶一致好評。

IBM Cloud Pak for Data 具備自動查詢(AutoSQL)、自動分類(AutoCatalog)、自動識別隱私規則(AutoPrivacy)以及自動建模(AutoAI)等四大功能，可以解決企業數據互不相通的問題，保持數據隱私與安全，滿足各類數據用戶對于數據分析建模的需求，讓各個領域的專業人員都可以輕松使用 AI 技術，協助企業或組織快速取得洞察。該解決方案除了運用于醫療產業，在高科技制造業(如顯示面板產業)、汽車制造等行業以及政府部門也有豐富的應用案例。

[1] 突發性耳聾的定義：三天之內、同時超過三個不同音頻，有大于 30 分貝聽閾值的感音性神經性聽力損失。常見突發性耳聾病人的發病過程：患者原先聽力正常，在經歷過生活上或工作上的壓力、過度疲勞以及睡眠不充足后，在某天 (常常是起床后發現) 突然覺得某只耳朵聽力變差。有時會伴隨著耳鳴以及嘈雜感、聲音失真和距離感，甚至暈眩。

[2] 傳統合并式療法：靜脈注射副腎皮質素及血漿擴張劑、口服神經活化內耳循環促進劑及血液循環改善劑。

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審核編輯：湯梓紅