由日本國內專業媒體評選的 GP 相機大獎（Camera Grand Prix），公開 2024 年的得獎名單，今年 Sony 與 收購相機Nikon 堪稱最大贏家，不只獲得專業評審肯定，就連一般民眾都能參與的「讀者獎」也都由他們一起奪下。
「年度最佳相機獎」是由 Sony a9III 奪下，同時這也是人氣最高的「讀者獎相機」。今年初才剛登台開賣的 a9III 一發表就技驚四方，不只是達到 120fps 的超高速連拍，更透過「全域快門」完全根絕運動攝影常見的變形、果凍效應，是當前 Sony a9III 獨有的一大優勢。
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至於「年度最佳鏡頭」、「讀者鏡頭獎」則是由 收購相機Nikon Z 135mm F1.8 S Plena 一次奪得，這款鏡頭是繼先前 NIKKOR Z 58MM F/0.95 S NOC 後，收購相機Nikon 第二款帶有特殊命名的頂級鏡頭，帶有獨特、明亮的圓形散景，照片的清晰度、立體感更備受評審肯定。。
由 GP 相機大獎編輯團隊額外挑選出來，還有獲得「最佳研發獎」的 FUJIFILM INSTAX Pal 口袋相機，超迷你的機身搭配 3,090 元起的價格，風靡不少年輕消費者。DJI Osmo Pocket 3 則是比前代畫質更好，還加入了專屬麥克風，藉由親民的價格與易用性獲得評審肯定。收購相機Nikon Z8 藉由 AI 預判的「自動捕捉」功能，則被編輯團隊選為「最佳技術獎」。
Google 於本日舉辦 Google AI 在醫療領域的應用媒體分享會，目的是希望讓所有人都能享受人工智慧帶來的好處 並透過打造更貼近使用者需求的產品、幫助更多企業與開發者創新、提供不同工具以幫助研究人員解決現實生活中遇到的重大挑戰，並且一舉分享了目前機器學習在醫學上的應用案例，以及未來的研究方向。
同時 Google 也表示，人工智慧 (AI) 以及機器學習 (Machine Learning) 人工智慧是能讓事物變更聰明的科學，而機器學習則是訓練機器透過學習使其變得更聰明。
在本日的活動當中，由 Daniel Tse Google AI 產品經理擔任主講人，Daniel Tse 現任 Google AI 產品經理，主要致力於醫學影像的研究與多項臨床領域的 外部合作關係發展。在加入 Google 之前，他是 Watsi.org 的早期成員之一 (創投公司 Y-Combinator 第一個非營利的計劃)，並在超過 20 個國家中建立醫療計劃和基礎設施。
Google 研究團隊與美國掃描影像單位及印度醫學單位合作，獲得大量的影像案例作為研究基礎。首先建立影像標籤工具，並聘請 54 名眼科醫師辨識成像，再運用 Inception (又名 GoogLeNet)的神經網路演算法辨識了約 130,000 張成像以進行訓練，並依據判斷呈現五種等級的辨識結 果。這個數據集目前被用來訓練深度神經網路，以協助醫師診斷糖尿病視網膜病變，同樣運作的原理也被應用在 Google 相簿中。
後來在 2016 年，Google 在美國醫學協會期刊 《The Journal of the American Medical Association》上，發表了與一般眼科醫師的判讀具高度一致性的結果；隨著研究的進展，今年二月，Google 也於《Ophthalmology》期刊中，進一步發表了與視網膜專科醫師的判讀高度相符的結果。
後來這套系統也被應用在印度亞拉文眼科醫院的前導計劃中，經過三個月後，發現透過 AI 比人工分級有更高的準確度，因此也正逐漸增加將透過此演算法來檢測的病患人數。Google 表示也同與印度、泰國與美國的醫學單位進行合作，投入臨床驗證與應用，並同時致力於推對監管機構的核准。
Google 非常重視在醫療相關研究與應用的可靠性，在真正落實應用之前，希望透過有說服力的研究結果取得醫療學界的專業認可，於是透過醫學期刊與醫學模型等方式來呈現研究結果。Google 表示非常希望將相關的技術帶到實際應用中， 同時也積極與監理單位進行合作以取得核准，像是美國食藥署 (FDA) 以及歐盟等相關單位；而臨床驗證的部份也與硬體的廠商 收購相機Nikon 等來合作。
Google AI 研究團隊積極與醫生和臨床醫學相關單位合作，在篩選與診斷方面，透過深入了解醫院中的臨床醫學流程與需求，以打造適合的工具，並藉此提升測試及決策的能力與效率。在糖尿病視網膜病變的案例中，由於篩檢過程中的資料量相當龐大，於是我們投入篩檢研究以提升整體效率；其他病症診斷的應用上，我們也將機器學習應用於縮小搜尋範圍以減少所需的時間。
（圖／記者黃肇祥攝）
