2020-12-14 醫聲.數位健康
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智慧醫療
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2020-12-07 醫聲.數位健康
智慧醫院／智慧醫療興起 醫療照護社區化發展
●AI智慧醫療建立健康風險預測系統，未來將走入社區，貼近民眾生活，從疾病治療轉向預防保健●即使AI影像判讀精進成熟，但未能參酌病患「人文變數」，仍無法取代醫師在社區藥局藥師指導下，透過簡易機器拍攝眼底影像，就得知眼部是否出現病變，這情景在不久之後極可能在真實生活中上演。AI智慧醫療技術快速進化，健康風險預測系統愈來愈貼近民眾生活，多名專家昨在「陽明交大智慧醫療論壇」公布研發成果，交通大學副校長、智慧醫療推動中心主任林奇宏表示，未來醫療照護將朝去集中化、家庭為導向轉型。交大陽明AI辨識眼底影像交通大學與陽明醫學大學將於明年2月1日合併，交大電子資通訊技術和陽明先進醫療照護專業緊密結合，強強聯手，打造智慧醫療，昨舉辦「陽明交大智慧醫療論壇」，擘畫未來醫療照護的願景。「AI醫療已被大量使用在醫療影像、健康風險預測系統。」交大資訊工程系教授曾新穆說，糖尿病患者眼部易病變，研究團隊結合深度機器學習和巨量分析技術研發「視網膜病變自動辨識系統」，與國內多家醫院合作，收集幾十萬張影像，用AI辨識眼底影像，平均一到兩秒完成一張眼底影像判讀，協助醫師找出潛在病患。眼底病變辨識準確率逾九成曾新穆表示，此系統判讀準確率逾九成，未來希望普遍推廣至社區，而非擺在眼科，而是可以進到家醫科，甚至連鎖社區藥局，當糖尿病人定期回診或是拿慢性處方箋時，經簡單儀器「快速照一下」，就能篩檢出早期眼底病變病患。AI智慧醫療往社區發展林奇宏說，隨著新一代通訊技術提升，連結與連續的監測系統以及健康預測系統也隨之提升，病人的自我照護意識和能力將大幅增加，連帶也改變醫療照護體系。過去需要「一大間醫院」才有足夠的經濟和服務規模，將漸漸朝向「去集中化」的方式，往社區發展。AI再聰明仍無法取代醫師隨著數位科技的蓬勃發展，AI可能全面取代醫師嗎？陽明大學醫管所教授唐高駿表示，AI在影像、病理等固定的病人資訊判斷上，已有非常顯著的成效，現在各大醫院積極將AI運用於動態的生理資訊，蒐集大量資訊發展成「數位孿生（Digital Twins）」用於疾病預測。過去醫師利用經驗來做出診斷，往往也「說不出所以然」，似乎只能靠經驗、直覺，但藉由AI蒐集到細微的資訊，讓醫師發現「判斷路徑」，未來也可能翻轉醫學訓練。唐高駿強調，AI可以輔助醫師做出正確、迅速的診斷，但患者的情緒、偏好以及言談舉止等「人文變數」，卻不是一下可交給電腦的，且醫師並不只限於判斷影像和病理資訊，因此，未來AI還是難以取代醫師。林奇宏表示，醫學從描述性醫學、分子基因醫學，數位資訊革命後轉型為數位醫學，到現在最夯的智能醫學，變化快速，在邁向超高齡社會過程中，醫療需求從急性醫療轉向慢性病管理，醫界需要深思的是「如何連結？」、「如何將疾病治療轉向預防保健？」。
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2020-11-27 科別.心臟血管
新型貼片心電圖 AI穿戴防猝死
近來心因性猝死事件頻傳，台北榮總和三總合作將智慧醫療導入醫學影像與心電圖進行分析，藉由AI人工智慧判讀大量心電圖波形，辨識有問題的訊號，並與穿戴式裝置結合運用，能更有效即時偵測心律不整，進一步預防猝死。台北榮總副院長陳適安表示，北榮與三總合作近十年，將AI人工智慧醫療與穿戴式裝置運用，研發新型貼片式心電圖，即便是遠距，也可以快速精準測出問題。退輔會主委馮世寬打趣說，「以後我去立法院都要戴，看前後心律有沒有差別」。陳適安指出，通常心律不整為陣發型，僅連續偵測24小時，若當下未發生心律不整，就難以偵測發現。如果能夠連續測十天，診斷正確率可到80%，但通常檢測工具太大或病患不願意配戴這麼久的時間。新型的裝置輕巧，貼在左前胸，續電力可高達兩周，病人可回家連續配戴14天後再拿回醫院判讀，或住院病人貼在胸前，可將監測資料無線傳輸到病房中控儀表板，隨時監控。北榮心臟內科主治醫師羅力瑋則表示，由於14天且24小時連續監測，有非常多資訊必須分析，AI則幫助減少至少三分之二的時間。北榮目前利用六萬多位病人、約22萬張心電圖和超音波配對，開發心電圖AI預測模型，已完成布魯格達症候群及肺動脈高壓預測模型，準確率最高可達九成，可進一步預防猝死。羅力瑋以肺動脈高壓為例，過去難以早期偵測，民眾出現喘的症狀才來就診，病情已是中度以上。若過去曾有胸悶痛、心悸、昏厥，卻無法被確診者，可使用AI人工智慧醫療與穿戴式裝置，從心電圖波形準確判讀出有相關問題，及早給予藥物治療。馮世寬說，希望未來可將此新技術引進榮家和軍方，若是新兵有心臟問題，可提前預防，避免訓練中途發生猝死。
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2020-11-17 醫聲.數位健康
數位醫療新科技／AI智能小兵來了 速揪新冠肺炎
● 智慧醫療是未來生醫發展的趨勢，透過AI大數據分析，可提高診療精準度● AI人工智能小兵可輔助揪出腫瘤病灶● 遠距醫療運用在疫情時代很常見，醫師在遠端即可進行視訊診療人來人往的急診室裡，忙碌的醫護人員分身乏術，AI人工智慧輔助診療機器人也忙著工作，判讀上百張的X光片，以最快的速度掃描排序，抓出疑似新冠肺炎的患者，優先給醫師做最終確認。醫師和AI人工智能小兵共同工作的景象，在疫情時代愈來愈常見。台瑞峰會 分享創新醫療健康大數據結合人工智慧，由瑞典貿易暨投資委員會台北辦事處、工業技術研究院及國際藥廠台灣阿斯特捷利康共同舉辦「2020台瑞創新醫療生態圈暨商業合作高峰會」，邀請台灣、瑞典兩國共約240位專家分享生技醫療研發與智慧醫療的臨床運用，以及20多間藥劑部展示台灣臨床數位藥事服務的發展，促進雙邊交流。揪糖友視網膜病變 準確率高台大醫院院長吳明賢分享，遠距醫療的運用在疫情時代愈來愈常見，例如居家隔離者的健康數據在遠端就能傳達給醫師下處方、視訊診療。台大醫院能協助造血疾病診斷的AI計算骨髓抹片細胞系統，以及能揪出被稱為「癌王」胰臟癌病灶小於2公分的AI系統，連糖尿病患者的視網膜病變也能協助診斷，準確率達90％以上。不僅台灣，歐洲的智慧醫療也急速發展。瑞典駐台代表孔培恩分享，新冠肺炎疫情也帶動了瑞典的遠距醫療，患者用電腦連結網頁或手機使用App，即可預約看診、與醫師視訊互動、獲取檢驗報告，減少過多人際接觸的傳染。納健保？病人隱私？ 待解決智慧醫療是未來全球生醫發展的趨勢，透過AI不斷的「練兵」修正錯誤，提高精準度，運用於臨床，可望造福更多患者。但吳明賢表示，目前仍有許多前置端待解決，包含AI智慧醫療能否納入健保給付、健保大數據涉及的病人隱私等法規面；第一線醫療人員的接受度及當AI判讀出錯時，與醫師間的責任歸屬問題。AI輔助醫療 診斷仍靠醫師科技部政務次長謝達斌表示，儘管AI會不斷修正、練兵提升精準度，但AI只能輔助醫療，無法取代醫師，最終的診斷仍需醫師「眼見為憑」。至於病人隱私問題，台灣已採歐盟「一般資料保護規範」去識別化，也開發出相關技術解決。創新醫療圈 建構台灣模式謝達斌強調，所有AI人工智慧醫療在研發前，都須先了解「使用者及市場需求」，從患者或健康個人等使用者出發，連結像是藥物、運動器材端等提供者，再到醫院、診所等施行場域，並加入第一線醫療人員使用後的意見，從政府開始串起企業、醫界、使用者組成「創新醫療生態圈」，累積經驗建構「台灣模式」打好基礎，未來才有機會對外展示、外銷全球。台灣阿斯特捷利康總裁陳康偉也表示，該公司一直以來致力於拓展科學、創造創新治療方案，加速台灣生物科技發展，以改善病患醫療品質。
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2020-11-07 新聞.科普好健康
產官學三方結合 打造AI精準健康醫療生態系
COVID-19疫情出現，醫療的價值與模式被重新定位，除了超前部署、運用新科技，服務設計及跨域合作網絡更是打造出精準健康醫療體系的關鍵；AI數位科技也更為重要，當大數據使用在醫療產業後，全球不再只聚焦於精準健康上，而是向前延伸加入預防醫學的概念。童綜合醫院在國立中興大學林寬鋸特聘教授執行科技部「建立以社會需求為核心的技術創新藍圖」跨領域計畫的邀請下，聯合中部科學園區管理局共同舉辦「AI精準健康醫療生態系論壇」，邀請近30位學界專家分享寶貴的洞見，一窺精準健康醫療的藍圖。今(6)日在中科管理局舉辦的「AI精準健康醫療生態系論壇」，除立法院副院長蔡其昌、科技部政次林敏聰、中科管理局局長許茂新等都蒞臨指導，發表精準健康大數據產業的國家戰略推動方向；另台中市衛生局局長曾梓展、大台中醫師公會理事長魏重耀等貴賓也蒞臨致詞，會中並邀請前台灣大學校長楊泮池院士分享精準健康醫療生態系的發展藍圖。後疫情時代，宅經濟與社群平台的興盛將會翻轉生醫產業，具創新思維的生醫公司開始透過社群媒體建立品牌，藉此得到目標市場的信任與青睞。台灣最大的醫師自媒體社群平台：A-Pen創辦人葉淨元醫師分享未來醫師社群的樣貌；同時邀請福邦證券董事長黃顯華、台灣創新生醫創業投資公司投資長黃良傑及緯謙科技總經理夏志豪博士，從資本市場的角度剖析智慧預防醫學及智慧醫療的投資方向。隨著5G、AIOT的興起，智慧醫療結合AI與大數據，使醫療精準化程度大幅提升，讓醫院轉型成為「以人為本」的應用場域，顛覆以往以「醫院」為本的醫病關係。三軍總醫院院長王智弘、國軍台中總醫院院長洪恭誠、童綜合醫院副院長歐宴泉及相關臨床醫師等人，闡明醫院數位轉型的現況與策略，以及目前數位醫療於COVID-19 的實際應用。楊泮池院士在童綜合醫院院長童敏哲發表引言後，講述了臺灣發展精準健康產業的契機。楊院士表示，這次武漢肺炎病毒疫情對人類食衣住行日常生活和國際關係、社會的結構及產業，產生前所未有的巨大變革和影響，防疫科技和精準健康大產業變成全球各國生醫科技發展的方向及戰略目標。台灣作為IT研發及產業大國，正是醫療資通訊產業搶先佈局未來新科技的最佳時機，許多關鍵技術將有機會借此波疫情迅速推出，在台灣導入應用、快速累積實證與建立模式，就能搶先各國輸出解決方案、搶佔全球市場，為台灣下一個世代要推動的精準大健康產業打下具核心競爭力的基礎。而政府更應以點擴面、持續深入盤點跨領域醫療、科技與生技能量，找出產業核心優勢、重塑法規架構思維、推動跨域產業協作策略，擘劃精準大健康產業發展藍圖。因為智慧醫療大幅改變了醫療產業，透過 AI的輔助，醫師能夠更精準、快速的判讀數據外，更能讓醫療去中心化，帶給病患最佳的資源利用及良好的照顧。而臨床醫師不但是智慧醫療的主要的參與者，更是醫療產業與民眾間的重要橋梁。童綜合醫院分別由歐宴泉副院長、吳肇鑫副院長、魏智偉主任與林國璽醫師，分享泌尿科、急診、感染科以在COVID-19疫情下的臨床運用經驗。童醫院副院長歐宴泉指出，該院泌尿科與AIxMed醫乘智慧，透過人工智慧電腦視覺化相關技術，導入應用於傳統組織學細胞學檢驗及判斷輔助上。在泌尿科精準檢測應用領域，針對尿液細胞抹片樣本，發展人工智慧輔助尿液細胞學鏡檢分析。在病理科醫師細胞學鏡檢判讀上，給予人工智慧的輔助決策輔助系統。導入AI的精準檢測與新興傳染病疫情下，數位醫療的去中心概念，是提供對病患照顧及資源應用的最佳且重要的方式。
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2020-11-07 新冠肺炎.專家觀點
賴清德：要以新冠病毒為師「 一定要謙卑面對」
副總統賴清德今天早上到桃園林口長庚研究大樓參與「新冠病毒研討會」，他致詞表示，新冠肺炎疫情在全球確診與死亡數持續竄新高，「台灣仍要謹慎小心」，並要以病毒為師「一定要謙卑」，第一線戰士要堅守崗位到疫情結束，並提出讓台灣成為深度韌性的國家、持續發展生物科技，從預防到治療讓台灣成為健康台灣等三大目標。賴清德說，新冠肺炎疫情已經造成4千多萬人確診、造成125萬人死亡，是21世界人類浩劫，不僅威脅到人類健康生存，也對政治、經濟與社會等各面向帶來嚴重衝擊，雖然台灣是相對幸福的，「但這樣的幸福不是幸運，也不是老天送的禮物，而是國人打拚結果。」賴肯定，疫情爆發以來，第一線醫療人員組成防線是何其堅固，醫療人員明知是疫病會傳染且可能致死，依舊挺進隔離與加護病房去治療病人，加上政府努力種種超前部署組成疫情指揮中心，大眾都可以看見前線後勤如何合作，從萬人普篩結果來看，可以證明台灣防疫真的做很好。「革命尚未成功，同志仍須努力！」不過，賴清德仍提出國外疫情提出警惕，因為全球疫情數字仍持續攀升，昨天看死亡人數121萬，今天攀升到125萬，「11個月了，還在竄新高」，他認為，國際疫情方興未艾，台灣還是要謹慎小心，不能在這裡就卸甲歸田，第一線戰士仍要堅守崗位，指揮中心仍要發揮功能，要一直到疫情結束為止。賴清德也強調，新冠病毒太新，即便目前有了階段性成果，仍要以病毒為師，要謙卑面對，他期許未來台灣要完成三大目標，第一項便是台灣要成為深度韌性的國家，因為從過去的SARS、MERS，到現在的COVID-19，未來還是有可能會有新興傳染病，一定要藉此累積更多醫療與公共衛生經驗，以因應未來的挑戰。賴也提及2003年爆發SARS時，自己時任立委特別難過的是，很多染疫者都是年輕醫護，就是因為當時經驗不夠、國際援助不足，因此在疫情之後有大幅度的檢討，修改傳染病防治法增加防疫醫師等人力、增加1千床隔離病床，並提高防疫層級、統一中央地方權責，也希望這次從中學習、累積經驗。第二目標則是要發展生物科技，賴說，因應未來為發展精準、智慧醫療時代，他很支持衛福部長陳時中去爭取疫苗分配、購買國際疫苗，並支持台灣本身的疫苗公司提供經費，讓讓國內疫苗廠可以有機會提升製造疫苗能力，也讓國人健康做出貢獻，並讓精準醫療更加進步。賴清德最後也表示，無論從預防到治療，要讓台灣成為健康的台灣，以病毒為師，內心接受它、了解它並打敗它，也能從病毒身上學習，進而讓台灣各面向提升進步。
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2020-10-31 新聞.長期照護
放棄無效醫療，讓病人走得安心！黃勝堅：唯有認識死亡才懂得如何善終
醫師是你的職業，但你還是一個『人』。如果不會做人，怎麼做醫生？」台北市立聯合醫院總院長黃勝堅近年大力推行善終觀念和居家醫療，強調醫師和病人之間的互信關係，以及醫師如何以病人與照顧者為中心，不只治病，更要懂得「死亡」，協助病人和家屬做出適當的照護決策、維護臨終尊嚴。黃勝堅今（22）日出席全球品牌管理協會主辦的茶敘活動，分享他多年的行醫經驗，指出台灣社會從醫師到家屬都很害怕面對死亡，因此當病人送到加護病房、性命垂危時，許多醫師不知道該如何開口，向家屬傳達「壞消息」。 過去，他發現當醫師委婉向重症病人的家屬表達「這很嚴重，死亡率很高」時，家屬往往以為「還有得救」，因此要求醫師盡力搶救；但若醫師直接向家屬坦白病人已經「沒救」，許多家屬又無法接受，認為醫師見死不救，因而引起醫療糾紛，或是造成病人承受更多無效醫療的痛苦。 全人醫療才有高價值 黃勝堅表示，許多醫師不懂得如何處理「生命末期」，也認為那是安寧專科醫師的專業。曾經有一名腎臟醫師告訴他，「我們腎臟科沒有生命末期啦！腎臟壞掉了可以洗腎，真的過世都是在其他科。」但黃勝堅認為，「如果你沒有全人概念，那醫療還有什麼希望？」 過去，當病人走進診間，醫師問的是「你怎麼了？」（What is matter with you？），但具備人文素養的醫師應該要問的是「你需要什麼？」（What matters to you？）前者可能造成過度檢查、過度治療、無效醫療，屬於低價值的醫療，後者則是以人為本、高度整合、促進和諧，是高價值的醫療，也能為社會帶來正能量。 「現在都靠低價值的東西在賺錢，便宜大碗，卻浪費太多東西，如果把高價值的東西做起來，給病人和照顧者多一點時間，協助他們做出正確的決策，健保其實就夠用。」 鼻胃管，真的有必要嗎？ 另一方面，鼻胃管的使用在台灣相當普遍，許多末期病人如癌症、失智症的患者，醫療人員為了維持其生命，通常都會建議使用鼻胃管提供營養，但對患者來說不但不舒服，對自尊也是一種傷害。 事實上，現在國際上的最新觀念是，不推薦末期失智病人使用任何管路，建議經口餵食，以細心的手工餵食方式，為病人保留尊嚴，並把時間留給患者和家屬。 黃勝堅舉例，曾經有一位腦部受傷的96歲老先生被送到急診，老先生的兒子主動告訴主治醫師：「拜託不要幫我爸爸插鼻胃管。」醫師回答：「可是不放鼻胃管就沒有營養，而且有用鼻胃管比較不會吸入性肺炎。」 兒子反問：「難道用了鼻胃管，就一定不會肺炎嗎？我爸爸都96歲了，他需要的不是再活那麼久，應該是尊嚴擺第一！」於是，老先生轉出加護病房，在子孫環繞、手中抱著愛貓的情況下安然辭世，了無遺憾又保有尊嚴。 「時間到了，該怎樣就怎樣。」黃勝堅表示，死亡是生命的最高境界，完整的死亡才會讓生命更圓滿，無論醫師或民眾都必須了解死亡，唯有認識死亡，才懂得如何善終。當醫病雙方都具備「死亡識能」（Death Literacy），理解醫療也有極限，彼此才能互相尊重，成為生命共同體，一起幫助病人走向美好的善終，而不是強制施以插管、電擊、心肺復甦術（CPR）等急救。 另外，醫師的責任不只是看見病人的需要，也要看見照顧者的需求，這才是以人為本的醫療照護。 黃勝堅早年在台大醫院金山分院擔任院長時推動居家醫療，帶著醫護團隊走進當地長輩的家中，除了幫助末期病人在家善終，也替照顧者進行悲傷輔導，「我們那時候輔導的很多是外籍看護，因為都是他們在照顧的。我是神經外科，但我的專業是關懷。」 善終，是權利也是責任 他提醒，台灣已通過《病人自主權利法》，民眾都有「自然死」的權利，但為什麼很多台灣人還是無法善終，「是因為你沒有發動你的善終權，你有簽有機會，但你不簽就沒有。」黃勝堅分享，他們全家都已經簽好放棄急救，彼此提醒「死的時候要漂漂亮亮哦！不可以急救，不可以把我肋骨壓斷喔！」 他說，技術上要維持瀕死病人的心跳並不難，但「如果這是醫學，大概兩個禮拜加護病房就滿了，就變成『植物園』！加護病房變成沒有救命的能力，健保倒得更快。」生前做好決定，不只是權利，「善終也是你的責任，就是讓活著的人活得更好，不要把決定權丟給他們，讓他們一輩子痛苦。」 黃勝堅分享，以前曾經有名病人已經走到生命最後，主治醫師不敢對家屬說實話，只好委婉地說「還有三到六個月」，但黃勝堅看過以後，直接說「大概只有三到四個禮拜，不要把你的時間花在醫院陪醫生和護理師了，趕快回家過年，要處理的趕快處理。」還開玩笑地說：「小三、小四也要處理哦！」 病人返家後三周，真的往生了，病人的兒子告訴黃勝堅：「你嘴巴算毒的，講得很準，但是謝謝你， 我爸爸走的時候真的在笑，是因為你讓他知道他快死了，他才願意把心裡話講出來，這三個禮拜是我們一輩子講最多話的時候。」「他死的樣子很漂亮，已經在天堂的媽媽一定認得他。」 人文關懷之外，在高科技的時代，黃勝堅表示，透過智慧科技，居家醫療可升級為行動醫療，目前就已發展出眼科可攜式裝備、遠距皮膚科會診、行動超音波、智能影像判讀、糖尿病/失智症雲端醫院系統等，期盼在智慧醫療的引導下可以讓照護更進步，也讓居家醫療有更多可能，讓每個人都能在最舒適、安心的情況下走完生命最後一程。 ●原文刊載於2019年04月《幸福熟齡》網址 ●延伸閱讀：．是我不夠好，老公才選了別人？拿掉自卑，要知道，人生的主導權永遠在自己手上．面對乳癌不要怕！導演王小棣走過風暴低潮，催生微電影《小豬撲滿計畫》撐病友家庭．燥熱失眠又憂鬱，更年期20個症狀恐讓家庭失和！4撇步，讓彼此共度生命轉捩點
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2020-10-09 醫聲.院長講堂
院長講堂／看盡內科興衰半世紀 余忠仁扛起最科技醫院
台大醫院總院這個「百年老店」一共有六個分院，但這當中只有一個分院，從頭到尾由台大院方自行設計、籌建，那就是2019年底加入的新竹生醫園區分院。出身醫師世家的台大生醫分院院長余忠仁說，生醫分院是台大親手養大的孩子，有很高的期許，台大體系的智慧醫療願景將不再受限於既有硬體的滿載，可以在生醫分院找到實踐場域，科技也將幫助醫療人員回到以人為本的初衷。余忠仁表示，生醫分院的總共有五大任務，首先要滿足地區民眾的急重症醫療需求，醫院大樓已於去年底落成，各項檢查治療設備陸續到位，醫療功能完整。做好基本功；第二項任務就是發揮位處生醫園區內的優勢，協助生醫產業發展，與醫療照護相輔相成，更有利於結合社區與居家醫療、發展個人化醫療。余忠仁說，預計在2023年10月，台大生醫分院研究大樓落成，實驗室和臨床試驗單位有完整充裕的空間，可作為生醫園區臨床驗證的場域，與醫療相輔相成。有了這兩個基礎，生醫分院就擁有強大的基礎可以繼續實踐第三到第五個任務，那就是發展智慧醫療、國際醫療、作為台灣醫療照護與生醫研發的展示櫥窗。余忠仁打開條理分明的報告資料，透露包括工研院、國衛院、國研院，以及未來也要開設醫院的清華大學和交通大學，都已經與生醫分院建立前端研究的合作關係。至於後端應用，包括小分子藥物、疫苗、檢測試劑、醫材、晶片、細胞治療、電子晶片，資通訊裝置、醫療電子產品，都陸續與技術精良的廠商建立溝通管道與合作方式。談了這麼多最尖端的醫療，余忠仁說，目的都是要「讓醫療回到靠近人的需求，但人力不會因此精簡。」醫療是「人」的產業，沒有人想要跟機器講話，病人需要人的關懷和溫度，用科技取代了純勞役、提供系統性的安全監測，醫療人員就可以更多回到初衷，花更多時間去關懷病人、做好醫病溝通。重視以人的核心，並非只是標準答案，而是余忠仁過去半世紀的親身體會。出生三代醫師世家，他親身見證台灣醫療過去半世紀變遷，整個家族出了五十幾位醫師，囊括內科、外科、婦產科、小兒科、牙科、眼科、皮膚科、泌尿科、骨科、麻醉科、藥師、護理師，開一間余氏醫院都不成問題。「我爸是外科，四十歲開業，病人非常多，整天不是看診就是開刀，」余忠仁回憶道，外科太累了，而且手要很巧，所以當他以榜首之姿考進台大醫科，成為父親的學弟，名列前茅畢業時，他選擇的是當時醫學生第一志願：內科。後來余忠仁受胸腔科團隊氣氛吸引，也著迷於學習判讀X光、超音波等影像，便選擇歷史悠久的胸腔科，師承楊思標、陸坤泰、郭壽雄、楊泮池等大師。身為內科醫師，余忠仁很享受於精進望聞問切、抽絲剝繭的診察功夫，只是他也同時見證了在健保實施之後，這份功夫逐漸被忽視輕看，醫師地位不再崇高，病人湧向大醫院、基層診所萎縮。余忠仁的父親堅持不加入健保特約，病人也越來越少。余忠仁感嘆，在健保給付裡，「用腦袋是沒有錢的，動手才有錢，醫師必須要看很多病人，人家才能看出你的「身價」」，診察費過低之外，也跟年資、經歷、能力沒有關係，現行支付架構已經扭曲醫學學生訓練，不再重視溝通和同理心。作為醫院管理者，余忠仁很欣賞美國克里夫蘭醫學中心的作法。醫院組織有明確的分工，每年有清楚的發展目標和願景，醫師則保障固定薪，薪資也令人滿意，醫院便能兼顧成本和發展。現在台灣大部分醫院醫師只有微薄的底薪，醫師有衝量的壓力，就很難有動機去做別的事。「健保對民眾來說是難以想像的成功，但對於醫療人員，有一定程度的傷害。」余忠仁說，健保的永續不是財務考量，是政治上的必須，但不應該阻礙醫療專業進步，需要各界持續研議改革，例如開放合宜的差額負擔，才有機會與新科技接軌。●余忠仁小檔案年齡：59歲專長：一般內科學、胸腔內科學、重症醫學、胸腔腫瘤學、超音波醫學、分子醫學現職：台大醫院新竹生醫分院院長、台大醫學院內科教授、台大醫院內科部主治醫師給病人的一句話：低劑量電腦斷層的肺癌篩檢不是一次性的行為，要有心理準備，如果發現異常，就需要長時間追蹤。追蹤期間若有任何發現，都要與醫師仔細討論，才能決定下一步。
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2020-10-09 失智.失智專題
失智科技／AI僅能輔助無法取代醫療 陳君厚：小雜訊就會影響結果
當AI與醫療結合，能讓真相愈來愈清晰嗎？中研院統計科學研究所所長陳君厚今於「人工智慧與失智照護的未來」研討會上表示，各界都期待AI能帶來改變，包含降低照顧人力負擔、增加診斷的準確度、提前預測疾病等，站在統計學的觀點，現在的AI僅能「輔助」無法取代人力，即使是疾病的預測都可能會因為資料雜訊的出現，影響最後判讀。陳君厚表示，過去曾與台灣大學精神科名譽教授胡海國合作，針對思覺失調症、自閉症、酒精依存症，透過不同的指標，將其資料以視覺化呈現，瞭解是否有其特殊性。但是，以思覺失調症為例，從不同指標來看這個疾病，發現有太多因素都可能造成思覺失調症，包含基因、病毒，或是幼年時的創傷經驗等，最後僅能得到一個結論是「思覺失調症是不同疾病的綜合體」，所以想要透過AI，協助診斷是有困難的，仍舊需要醫療的專業與累積經驗的判斷。陳君厚表示，近年護理人力吃緊，也有不少研究想知道AI到底能不能夠取代護理人力，根據國外的研究成果發現，想要用AI完全取代護理人力是「絕對不可行」的，既然無法取代，但有辦法降低護理人力負擔嗎？答案是有機會，但能降低負擔的比例不高。從結論來看，AI在醫療的角色上，現階段僅有「輔助」的功能，像是提醒護理人員，病患有什麼需求，或是即時給予警示訊息等，專業的人力仍是具有重要的角色與地位。他也提到近年許多科學家都希望可以讓簡單的疾病，由AI做辨識，陳君厚以一張「皮膚上有一顆痣」的圖片讓AI判讀，AI正確判讀出這是一個良性的皮膚腫瘤，一旦照片呈現時，系統增加了一個雜訊時，同一個痣卻被AI判讀成「惡性腫瘤」。陳君厚表示，AI在判讀時，其實是透過輸入常見的參數資訊，如性別、常見環境等，曾有團隊提供10張狼與哈士奇的照片，交由AI辨別，卻出現兩張錯誤，一張是沒有在雪地裡面的狼，被辨識為哈士奇、一張是在雪地裡的哈士奇，被辨識為狼，因為那十張狼的相片背景都是雪景，而哈士奇都沒有雪景，AI 以此邏輯做了判斷。從此可以發現，AI在辨識真相時，會透過環境等各種參數，一旦參數設定錯誤，或是有特例發生時，如處於雪地的哈士奇，就會被辨識為狼，判讀上就可能出現錯誤。陳君厚表示，統計在AI的發展上，具有非常重要的角色，未來也期待AI可以提升更高的精準度，深度學習AI的結果，再進行分析，達到探討最為可能的解釋，進而協助發展智慧醫療。
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