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這不是科幻小說，更不是遠在外太空的電影情節，而就在你我身邊。 15個橫跨食、衣、住、行、育、樂的AI應用大蒐集， 看見它如何改變著我們的心態、工作形態和生活！
在台灣，每四分鐘五十八秒，就有一位癌症患者產生，想到就讓人揪心；如果AI也能夠幫忙預測「癌症病人存活風險係數」，幫助病患尋求更好的醫藥治療和照護，盡量避免再度復發，對患者是一大福音。
關於癌症，常聽到類似「肺癌二期五年存活率為44％」這樣的存活風險說法，但為什麼同樣都是肺癌二期，有人活得比較久？「我們研究團隊就是要預測哪些人會活得比較久？」參與該計畫的周政穎說。
這樣的研究，國際上已有成果。「文獻預測的一致性指標是0.65（註：數值為一，就代表預測與結果百分之百吻合），如果低於0.5，就沒有意義。」中研院生物醫學科學研究所研究員黃明經說明。
他帶領的團隊中，博士後研究員施宣誠和研究助理陳在民，光研究一致性指標數值不夠高這個問題，就花了八個月時間，但始終突破不了「0.65魔咒」，為了解題，還把陳在民送去台灣AI學校上課。
在那裡，陳在民與來自十個不同領域的人相遇，包括擁有醫師、數學背景的周政穎，原先在和信醫院寫網頁的鄧暐翰，統計背景的陳秀瑜，和寫軟體程式的林郁莉等人。「十個人，十個腦袋去Run（激盪）。」林郁莉表示，一開始是發散地去做，但多次集思廣益與分工，慢慢地，想法也跟著收斂聚焦。
腦癌患者的存活風險預測過程，如同一趟教小孩學習的歷程。取樣於TCGA網站（見流程圖）上的公開資料，這裡有醫生研判內容數據（約五百位病人，先取樣四百位），以及基因檢測產生的分子資料數據（指基因表現的狀態），讓「AI小孩」先研讀學習。
接著採用十二種教學方式，產生2448種的學習曲線，最後用之前未取樣的一百位臨床病人資料來驗證存活風險預測結果。也就是說，這對AI小孩而言，是沒看過的新內容，用來測驗它到底有沒有學會。
最後發現，有五種學習曲線突破了傳統不可能達到的表現，預測出有五種癌症存活率的表現是超過0.65，其中一種腦癌患者存活率預測甚至還達0.8以上。「有突破點，仍須進一步驗證，再將多一點的臨床有用數據加進來，表現才會更穩定。」黃明經提醒。
※本文授權自今周刊，原文見此。
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