2021-02-24 新冠肺炎.專家觀點
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2021-02-23 新冠肺炎.專家觀點
新冠抗疫現曙光 陽交大AI找出比瑞德西韋更強潛力藥
一年來新冠肺炎疫情仍持續延燒,各國莫不加緊開發疫苗,但尋找有效藥物也刻不容緩。國立陽明交通大學生物科技學院院長楊進木率領的團隊,透過人工智慧及大數據找出四款老藥,具有對抗新冠肺炎的潛力,其中一款的藥效在細胞和動物實驗中,甚至顯示比全球寄與厚望的瑞德西韋強數十倍;部分成果已發表於國際期刊「美國化學學會月刊:奈米領域」(ACS Nano)。楊進木表示,由於發現新冠病毒和SARS很像,而2003年台灣累積很多SARS的資料,因此給予AI大數據很大的機會。因此根據SARS的關鍵蛋白酶,找尋天然物五萬多種和FDA核准的藥物來與之匹配。研究團隊透過人工智慧和大數據方法,模擬宿主受病毒感染後的體內細胞變化機制,並比對全球超過250份以公開的冠狀病毒主要蛋白酶3D構造圖像,發現新冠病毒侵入人體細胞的關鍵蛋白質具有六種可能的動態結構,鎖定蛋白酶的罩門,篩選出15款藥物,再進入細胞和動物實驗。楊進木表示,運用我國第四號新冠肺炎病人的檢體進行試驗後,最終篩選出四款藥物。前三款分別為C肝用藥巴色匹韋(Boceprevir)、B肝用藥特拉匹韋(Telaprevir)、愛滋抗病毒藥物奈非那韋(Nelfinavir),主要阻擋新冠病毒的複製。另一款抗發炎舊藥(JMY206),在倉鼠實驗上則發現,不論在防止新冠病毒入侵、阻擋病毒複製以及減輕感染後的免疫細胞風暴上,都比瑞德西韋效果好數十倍。但因研究尚未發表,因此無法公開此款藥物名稱,預計四月會發表於國際期刊。楊進木也表示,若未來新冠肺炎流感化,除了疫苗之外,抗病毒藥物也是抗疫的重要關鍵。而研究進一步發現,這些潛力藥物重新搭配,抗疫效果更佳,因此未來也可能研發不同比例的合成新藥,協助抗疫。
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2021-02-21 失智.失智資源
失智課程/善用3平台 當個聰明照顧者
udn X WaCare 失智線上課程 聽取專家建議 還能即時互動失智症者的照顧之路可能長達8至10年,每一個階段的精神行為、身體衰退程度常有變化,且根據失智旅人粉絲網頁與WaCare針對百餘位照顧者的調查,每一位失智者多數有2~3位照顧人力,因此善用科技遠端照顧,提升技巧,可能是下一階段更聰明的照顧方法。目前針對失智症者提供互動式服務的平台有聯合報系udn與遠距健康平台WaCare合作推出的線上照顧即時課程與影音,以及聚集11萬多名照顧家屬、專業人士的「失智‧時空記憶的旅人」粉絲專頁。請跟著元氣周報一步步操作加入平台,讓你的照顧問題即時獲得解決。udn×WaCare失智線上課程每周有三個晚上,每次15分鐘,邀請不同領域的專家進駐,於WaCare App與專家Live面對面,一同解決長期困擾你的失智照護問題。目前該平台針對失智症照顧共推出七大系列,WaCare執行長潘人豪指出,去年三月,該平台針對照顧者收集最令他們感到困擾、壓力負荷大的問題,結果發現,照顧者最迫切需要被改善的是,前兩大為精神行為症狀和吞嚥飲食問題,其他則為照顧者紓壓、衛生清潔、肌力提升、資源申請以及居家改造。照顧者除了有15分鐘可以聽取專家的具體建議,還有5分鐘能即時以視訊或文字訊息與專家互動。這項即時團課服務開設五個月以來,已吸引超過一萬人報名參加,有一半以上是失智症照顧家屬,還有想提升照護技巧的長照機構專業人員、照服員等,若來不及參與即時團課,平台提供近百部影片,讓民眾購買後可在空檔時間觀看複習,甚至針對外籍看護提供口譯版本的影片。如何加入live團課?1.下載WaCare App依手機作業系統,於App Store或Google Play搜尋「WaCare」App,下載並安裝成功後,開啟App即可看到提醒視窗,選擇註冊或直接登入。小提醒:帳號註冊請先選擇國籍,再輸入手機號碼;登入同樣需先選擇國籍再輸入手機號碼、密碼。2.瀏覽主題課程註冊完成並成功登入後,即可看到相關課程頁面,請先點選「健康課程」,再點選課程標籤,瀏覽你需要的主題課程。3.報名主題課程向下滑動點選你需要的主題,即可看到相對應的課程影音預告、簡介與師資介紹,欲報名課程,請直接點選「報名」按鈕。4.報名成功報名成功後,於課程時間點選下方「開啟」按鈕,即可看到專家在線上與您Live面對面,一同解決失智症照護上的難題。元氣網失智頻道聯合報系長期關注失智照顧者,不僅在元氣網開闢失智頻道,自今年元月起,將內容根據照顧者歷程,規畫為辨別疑似症狀、新手照顧、大腦健康、非藥物治療、資源申請等目次,方便民眾根據自己的情境點選文章、影音閱讀。此外,民眾在閱讀文章至文末時,還可以看到相對應的udn×WaCare失智線上課程,今後透過AI人工智慧,會針對有類似情境的族群提供更精準的線上課程等資訊。如何加入元氣網失智頻道網址:https://health.udn.com/health/cate/10691失智‧時空記憶的旅人粉絲網頁「失智·時空記憶的旅人」粉絲專頁目前有11萬多名粉絲,有超過六成是照顧家屬,二成為醫護、社工等跨領域專業人士。粉絲專頁主編陳韻如指出,失智照護有許多難題,但同樣也有對應的方法,透過粉絲網頁不僅能即時獲取專業的醫療資訊,更珍貴的是,照顧者們會彼此分享照顧故事,在不同角落、不同境遇的照顧者互助,得到支持與力量。如何加入粉絲專頁?請至https://www.facebook.com/NTCDementia,按讚並且追蹤。或至臉書搜尋「失智‧時空記憶的旅人」。
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2021-01-13 新聞.杏林.診間
醫病平台/兒童精神科的診療工作 幫助孩子在正向環境中成長
【編者按】這星期的主題是「身心障礙者的照顧」,分別由病人的母親寫出自己最初無法接受自己的女兒身心障礙的現實,後來透過兒童精神科醫師的耐心開導而改變態度,與我們分享她與家人如何「正向解決問題,往前邁進忘記煎熬」的心路歷程。接著當年開導她的這位兒童精神科醫師詳細地介紹自己的工作,並發自內心地對這位真誠努力的母親表示讚佩,而說出他期待所有養育和教育孩子的人,都能以這樣的態度,來幫助孩子在正向的環境中成長。最後我們邀請一位任職教養院院長多年的專業人員寫出她如何體悟到在全日型的照顧服務上,除了要把障礙者照顧好,還要學習如何支持家屬,陪伴他們一起面對照顧上的難題與分享照顧上的喜悅。暄媽回想二十多年前看我的門診的經過寫到:「一天只開放二個初診名額,前一天晚上八點就和先生站在大樓鐵門外,一直站到第二天早上八點開門,搶頭香掛1號。」看到這一段敘述,心裡覺得暄媽長期照顧小暄已經夠辛苦了,為了醫療還要承受這個掛號的折磨,我感到非常抱歉。想在這裡對兒童精神科(心智科)的診療工作做個說明,以減輕我的罪惡感。四十多年的臨床工作中,智障、自閉症、過動症等神經發展障礙是每次門診都會碰到的,譬如一個十個月的孩子叫他沒反應,是自閉症嗎?一位父親帶著五歲還沒有語言的孩子,希望孩子能講話和一般孩子一樣上小學。一位母親帶小四的孩子來門診,孩子沒有發任何有意義聲音,只會拉媽媽的手去拿自己想要的東西,媽媽希望孩子能講話,將來能工作養活自己。一位母親被導師逼著帶小五的孩子來門診,雖然其他老師都不認為孩子有問題,但導師堅持要我鑑定是不是注意力不足症或學習障礙。不上學、害怕離家、焦慮不安、憂鬱不快樂、暴躁易怒等情緒問題,以及厭食、暴食等飲食和尿床遺糞等排泄問題,還有打架、偷竊、物質濫用等行為問題,都是兒童精神科常見的服務內容。這些臨床問題,一直到現在,大部分都不能像身體疾病,用驗血、驗尿、照X光、超音波、腦波、電腦斷層、磁振造影等檢驗、檢查來診斷,而要靠觀察、實地診察兒童,詢問照顧者和相關的人,收集完整的資訊,醫生將這些資訊和腦袋裏的教科書和文獻記載的知識,結合臨床經驗,作成臨床診斷,然後分析「問題」是怎樣形成的,參酌家庭/學校可以動用的資源,和醫療團隊具備的十八般武藝,作成對這個家庭處理「問題」的建議,並將這些結果逐一和父母及(可以瞭解的)兒童討論,作成治療的暫行辦法,執行一段時間後,在複診時檢討執行情形和問題變化情形,必要的話給予修正。上述初診診療的過程至少要40至50分鐘,有沒有可能縮短呢?由於健保診療費給付不合理,兒童精神科成為醫院不受歡迎能不設就不設的次專科,大部分兒童精神科醫師要兼作成人精神科業務來達到醫院要求的業績。上述兒童精神科的初診診療費在醫院只有一千出頭點,在診所還不能申報,因此造成一些變通的辦法,譬如資料收集不是由醫師執行,而是在等待診療時請家長填一些問卷,交給診間助理計算問卷分數,醫師在診察時看一下問卷結果,只要幾分鐘就告訴家長診斷和開藥或其他治療建議。另有一些醫師,則將資料收集和問題處理分成好幾次執行,一次只做一部分,將診療的次數變多,或是將部分工作轉請心理師和社工師處理。最近幾年,人工智慧(AI)在醫療快速發展,受到新冠病毒疫情的影響,線上心理輔導(尤其認知治療)去年在歐美進展很快,兒童精神科的診療也受到影響,有可能未來五到十年,由照顧者和教師線上提供相關資料,和兒童的影片資料,這些資料可以由AI直接分析,結合AI超強處理文獻資訊的能力,協助醫師迅速給予診斷和治療的建議,AI甚至扮演執行治療的角色,這樣,需要醫師診療的時間會縮短。前述40至50分鐘初診診療模式,家長的反應是怎樣的?最常聽到的反應是「服務量太少、掛不到號、預約的時間太久等」,而出現像暄媽排一整個晚上掛號的辛苦現象。對於詳細診療,大部分家長都滿意有詳細的診斷與治療的說明和討論,有些家長很高興一次完整的診療解決他的問題。但也有「問那麼多沒有直接關係的事情做什麼!」 「別的醫師幾分鐘就能診斷開藥,你討論這麼多,還要我們自己做來解決問題,真是差勁的醫生。」我還碰過一個家長,診療結束後,到掛號處要求退掛號費,理由是「只有談話沒有開藥」。顯示我這種診療模式並不是所有人都喜歡,應該有改良的空間。也許未來有些病人需要的是AI為主的快速診療模式,而需要「人和人之間的醫病關係者」,才由醫師扮演主要診療角色。暄媽顯然對二十多年前我們的診療過程持正面的態度,對診療的建議事項,暄媽和暄爸都努力執行。看到暄媽的文章中舉了許多幫助小暄暄正向地學習和快樂生活的情形,我非常佩服這種「正向解決問題、往前邁進,忘記煎熬」養育有智能和情緒障礙的孩子的態度,這種態度不只使父母忘記煎熬,更能使孩子情緒穏定,將能力發揮出來,有良好的親子互動,過快樂的日子。我期待所有養育和教育孩子的人,都能以這樣的態度,來幫助孩子在正向的環境中成長。
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2021-01-02 醫聲.院長講堂
院長講堂/嚴禁醫師收紅包! 亞東醫院院長林芳郁:「醫者,應一視同仁」
亞東醫院是新北唯一的醫學中心,院長林芳郁認為:「醫者,就該一視同仁,視病如親。」他多年來身體力行、以身作則。他也說,拯救病患時獲得的快樂是其他事情無法比擬,這是他一生堅信志向,也與全院醫護共勉。新北市人口403萬人,全台之冠,亞東醫院是新北唯一的醫學中心。院長林芳郁表示,亞東醫院內擁有台大醫院、台北榮總等醫院集結而來的優秀人才,院內醫師對病患一視同仁,不收紅包,任何病患都不會因貧富受到差別待遇。帶領通過醫學中心評鑑心臟外科醫師出身的林芳郁,曾任台大醫院、台北榮民總醫院院長,2015年出任亞東醫院院長,帶領醫院在隔年通過醫學中心評鑑,成功守住新北唯一的醫學中心名額。林芳郁的父親也是醫師,從小耳濡目染,長大從醫後發現,拯救病患時所獲得的快樂是其他事情無法比擬的,讓他堅信這是一生的志向。50年來,他不斷精進其技術、知識,希望能讓病患獲得最好的治療。在意醫德禁醫師收紅包醫師的研究、技術固然很重要,但林芳郁最在意的是醫師的醫德,「醫師應該要將病人擺在第一位」,重視他們的身體狀況、心理狀況,給予病人最好的照顧。「醫者,就該一視同仁,視病如親。」他多年前就身體力行、以身作則,不收病患紅包,要讓所有病人了解,在醫院中任何人都不該因貧富受到差別待遇,除了嚴以律己,也要求所有醫師禁收紅包,每位病患都是平等的,都該受到最好的照護。醫師研究成果列升等考核為了讓醫師與與國際接軌,提升能力,多年前他便要求將研究列為醫師的升等考核項目之一,醫師若想升等,必須將研究成果發表至國際期刊。如此一來,醫師不只能增進知識,拯救手中的病患,還能促使醫學能力提升,拯救的不再是單一人命,而是成千上萬條的生命,這是無量的功德。導入人工智慧簡化流程林芳郁對智慧科技與醫療的結合也相當重視,亞東醫院已與企業合作「電腦視覺輔助診斷」,未來希望導入人工智慧,不只照顧病人,也優化醫護人員繁瑣的工作流程,進而提升醫療品質。針對蔓延全球的新冠肺炎,林芳郁認為,台灣能有優異的防疫成績,仰賴的是醫護人員的犧牲、奉獻,民眾的配合,而國內擁有自給自足的技術能力,更是一大關鍵。他說:「我們不可以此自滿,許多國家疫情又爆發,他們所犯的錯誤正是我們要學習的地方,若我國出現類似情形時,該怎麼解決問題,如此才能將防疫好成繼續維持下去。」林芳郁小檔案年齡:70歲專長:心臟外科、血管外科、急診醫學現職:亞東醫院院長學歷:台大醫學院醫學系學士、台大臨床醫學研究所博士經歷:台大醫院院長、衛生署署長、台北榮民總醫院院長給病人的一句話民眾要保持健康,一定要注重運動,這才是健康的根本,預防勝於治療,希望大家好好善待自己的身體、鍛鍊身體,維持身心健康。
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2020-12-17 新聞.元氣新聞
國內ADHD就醫率僅三分之一 醫療家庭學校黃金三角全面照護
根據國內全國性調查指出,台灣學齡兒童及青少年達ADHD(注意力不足過動症)診斷標準比例高達8.7%,約22萬人口;然而,對比健保資料庫針對9至13歲學童之統計數字,盛行率僅2.44%,實際患者人數可能為已就診人數的3倍,換句話說,國內ADHD患者僅有三分之一就醫率。對此,台大醫學院精神科教授暨台大醫院精神醫學部主治醫師高淑芬呼籲,從1995年以來,ADHD藥物已被臨床驗證可幫助患者減輕症狀,然而,還需父母願意接受孩子是腦部發育出了問題,許多行為「並非故意」,最後更要靠學校提供社交訓練、補救資源,「醫療、學校、家庭」黃金三角缺一不可,才能讓學童的照護更為全面。今年攻讀博士的鄭先生,從國小就因注意力不集中,導致學習效率低落,確診ADHD後使用藥物治療,當時一天服用三次短效藥,多靠學校老師、同學沒有偏見熱心提醒,媽媽更是辭職開設安親班就近照顧,在家庭、校園、醫療三者搭配下,不但克服注意力不集中的障礙,成績優異考上建中,現在更在陽明大學進行有關ADHD的人工智慧研究,希望幫助ADHD患者逆轉人生。高淑芬說,像鄭先生能靠三方合作成功的案例,在他門診增加中,但仍有為數不少的ADHD學童未進入就醫體系,其中,值得注意的是,不少患者治療4至6個月就因療效不彰、副作用而中斷,她提醒,若無接受穩定治療,約有60%患者症狀將延續至成年,對認知學習、人際相處、職場表現等有重大影響,美國研究就統計,學童ADHD無妥善治療,後續造成就醫、教育費、犯罪、生產力低落等社會成本一年高達36至52億美元。高淑芬表示,ADHD最常見藥物為中樞神經興奮劑(MPH),其中又可分為速效與緩釋兩種劑型,速效劑型藥效僅能維持3-4小時,讓學童在校用藥順從性降低,緩釋劑型藥物起始作用時間慢,消退時間也慢,隨著醫藥進步,目前更有結合速效與緩釋優勢的全新劑型出現,藥效長達八至十二小時,病患不但不會忘記吃藥導致法專注,也不會因為要在別人面前吃要而感到壓力,使用後兩小時濃度可在體內達到最高,頗符合台灣學生一早考試需要專心、晚上可能還要補習等作息,藥效可快速達到有效濃度或更長久。不過,高淑芬也提醒,使用藥物治療ADHD,能夠幫助學童改善大部分的行為,前提是父母應醫師充分討論,選擇最符合學童需求的處方。
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2020-12-14 醫聲.數位健康
智慧醫院/程文俊:智慧化醫療 醫病關係仍靠互動
隨著電腦科技進步,AI人工智慧在全球席捲成為風潮,不僅在產業及生活應用上愈來愈夯,在健康照護產業更被廣泛應用,提供智慧化的醫療服務。長庚智慧化 超前部署長庚醫院自1976年創院以來,「管理靠制度,制度靠表單,表單靠電腦」,所以電腦一直是相當重要的角色,意外超前部署成為台灣最早數位化的醫院。2000年開始,長庚醫院即推行電子病歷,積極發展醫療智慧化。2014年獲醫策會頒發台灣首家「智慧醫院」標章,更在2019年成為全台第一家通過國際數位醫療組織最高等級認證(HIMSS7)的醫院。智慧化 擬訂五大目標目前長庚體系醫院全台逾一萬張病床、每年門診量高達九百萬人次,因此必須更早推動醫療智慧化,智慧化分為五大項目:醫療照護、教學研究、品質指標、成本效益及整合型專案;也擬訂五大智慧化目標,包括醫療的品質、病患的安全、創新的服務、平台的整合及流程的簡化,來建構智慧醫院。一條龍作業 減少病患等待智慧化醫院以民眾門診就醫為例,依照「門診及檢查智能報到系統」,從手機掛號到檢查結束,將醫療系統、排程系統及報告系統依照不同屬性安排時間,在最方便的時間一次做完系列檢查並完成報告,一條龍作業減少病患等待時間,並且提升就醫檢查服務品質。智慧化醫院對醫師而言,經由電子病歷、雲端紀錄,看診前可以瞭解病患狀況,以感控及重症照護為例,經由智慧監控面板,可以掌握全院發燒動態及分布區域,加護病房病患生理變化,利用遠距技術跨出醫院場域,對偏鄉、離島病患做遠距診斷,緊急處置。3D智慧膠囊 揪出併發症在人工智慧方面,例如長庚醫院團隊利用人工智慧物聯網通訊技術開發了3D智慧膠囊,靠一顆口服的數位藥丸可即時監測重症患者的腹壓變化,揪出高風險併發症患者及早治療。而在預測疾病上,今年長庚以「人工智慧整合12導程心電圖預測心臟收縮功能與死亡風險」、「人工篩檢X光影像的骨質疏鬆風險」榮獲新創獎。智慧化對醫院而言,首要強調的是「閉環管理」,指的是從步驟開始,掌控整個醫療行為直到結束的流程,萬一出了問題,立即就知道是哪一環節點出錯,馬上可以處理,以提升病患安全。對醫院經營而言,有醫囑的閉環、用藥閉環、病理閉環、檢驗閉環、護理閉環等管理,可以避免差錯,提高效率,提升服務品質。應用智慧 快速整合大數據另一個認證的重點則是BI(business intelligent),指的是應用智慧,也就是快速將醫療資訊大數據整合並應用,其他包括結構化病歷,資訊的連結與交換、資訊安全等;更強調CDSS(臨床決策支援系統),包括資材、醫材、用藥、人力資源的管理等,數據可變成有用的資料,作為醫院管理決策的參考。雖然智慧化醫療方興未艾,人工智慧或智慧醫院仍然只是一個重要的輔助,醫病關係是要靠互動,要有溫度,是永遠無法被取代的。
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2020-12-09 醫聲.數位健康
數位醫療新科技/AI預測心梗 未來只要看眼底
未來可能只要一張「眼底圖」即可揪出身體內潛在的疾病。長庚醫療團隊與台塑企業合作,計畫在三年內透過眼底AI技術,觀察眼底的血管變化、血管彎曲程度、視神經周邊變化等,判讀出患者的年齡、腎臟功能、糖化血色素等身體狀況,進而可預測急性疾病,例如心肌梗塞、腦中風等,及早防治避免長期臥床的可能性。長庚醫院北院區視網膜科主任黃奕修表示,神經與血管穿透全身,所有器官中,眼睛是神經與血管最為密集之處,過去已知肝臟不佳,眼睛會出現黃疸反應,糖尿病患者也會出現眼血管病變,不過,過去醫師大多是透過自身的經驗判讀黃疸或是眼睛血管的變化,也沒有絕對的SOP。黃奕修指出,人工智慧分析大量的數據後,反而找出疾病病變的規則,從醫師輸入經驗教育AI,到現在已是AI教醫師規則,目前已可透過眼底圖搭配AI分析,得知民眾的腎臟功能、糖化血色素;後續可蒐集大量的數據,可望從眼底圖中得知,癌症、關節炎等疾病,甚至連患者基本資料都無需提供,就能得知性別、年齡等資訊。黃奕修表示,希望透過眼底AI抓出「急性疾病」如心肌梗塞、腦中風等,甚至能找出罹患失智症的可能性,預估三年內可以突破。也期盼透過眼底AI,讓偏鄉地區的民眾可透過一張眼底圖,更能確定罹患的疾病為何,不再舟車勞頓就醫檢查,不過要透過此達到遠距醫療,仍需要法規上的鬆綁,才能達成。
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2020-12-08 醫聲.數位健康
數位醫療新科技/一張眼底圖可望揪出全身疾病 長庚盼3年內預測心肌梗塞
預測未來疾病的發生,恐怕只需要一張「眼底圖」即可揭開體內潛在的疾病;長庚醫療團隊與台塑企業合作,透過眼底AI技術,觀察眼底的血管變化、血管彎曲程度、視神經周邊變化等,判讀患者的年齡、腎臟功能、糖化血色素等,台塑計畫於未來三年內,透過眼底AI技術,預測更為急性的疾病,如心肌梗塞、腦中風等,避免長期臥床的可能性。長庚醫院北院區視網膜科主任黃奕修表示,神經與血管穿透全身,所有器官中,眼睛是神經與血管最為密集之處,過去已知肝臟不佳,眼睛會出現黃疸反應,糖尿病患者也會出現眼血管病變,不過,過去醫師大多是透過自身的經驗判讀黃疸或是眼睛血管的變化,也沒有絕對的SOP。黃奕修表示,人工智慧分析大量的數據後,反而找出疾病病變的規則,從醫師輸入經驗教育AI,到現在已是AI教醫師規則,目前已可以透過眼底圖搭配AI分析,得知民眾的腎臟功能、糖化血色素;後續可蒐集大量的數據,可望從眼底圖中得知,癌症、關節炎等疾病,甚至患者連基本資料都無需提供,就能得知性別、年齡等資訊。黃奕修表示,希望透過眼底AI抓出「急性疾病」如心肌梗塞、腦中風等,甚至希望能找出罹患失智症的可能性,預估三年內可以突破,另外也希望透過眼底AI,補足資源不足的偏鄉,讓偏鄉地區的民眾可透過一張眼底圖,更能確定罹患的疾病為何,而不是下山做了檢查,先上山等報告,再過幾天再下山就診,太過舟車勞頓,不過要透過此達到遠距醫療,仍需要法規上的鬆綁,才能達成。
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2020-12-06 新聞.元氣新聞
智慧醫療當道 醫療照護朝去集中化、家庭為導向轉型
國立交通大學與陽明醫學大學將於明年2月1日正式合併,未來將結合交大的電子資通訊技術和陽大的先進醫療照護專業與臨床實務,強強聯手,打造智慧醫療。交通大學副校長、智慧醫療推動中心主任林奇宏更表示,未來醫療照護將朝去集中化、家庭為導向轉型。林奇宏表示,醫學從描述性醫學、分子基因醫學,到了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,但醫界需要深思的是如何連結。林奇宏表示,邁向超高齡社會,醫療需求從急性醫療轉向慢性病管理,加上新冠肺炎後許多資源投入於健康照護,醫療照護將以價值和成效為導向,從疾病治療轉向預防保健為主。而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,連帶也會改變醫療照護體系。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,往社區發散,林奇宏也分享,交大新竹博愛校區正推動「智慧醫療推動中心」,其打造的模擬病房裡也運用大數據、人工智慧等資訊數據科技建置醫療系統,在場域測試,測試完後再醫院端系統。但隨著人工智慧興起,未來難道會全面取代醫師嗎?陽明大學醫管所教授唐高駿則表示,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。現在各醫院也正在發展將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。而過去醫師利用經驗來做出診斷,往往也「說不出所以然」,但藉由AI蒐集到細微的資訊,反而讓醫師發現「判斷路徑」,未來也可能翻轉醫學訓練。但唐高駿也表示,AI雖然在醫學判斷上已可做到輔助醫師正確、迅速的診斷,但情緒、病患偏好以及人的言談舉止等「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,因此要說AI能取代醫師恐不到時候。
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2020-12-05 新聞.科普好健康
天成導入MR混合實境 居家遠距會診不是夢
「MR混合實境」是AR(擴增實境)和VR(虛擬實境)的綜合體,可將虛擬場景與現實高度結合。天成醫療體系 首家運用HoloLens2天成醫療體系看中MR在後疫情時代的應用前景,與微軟(Microsoft)合作引進結合遠端協助軟體功能的MR眼鏡「HoloLens2」,用於居家醫療的遠距會診。醫院醫師透過居家醫師戴的HoloLens2,能在遠端掌握病人狀況、給予適當的會診建議。因應新冠肺炎疫情,天成醫療體系將今年訂為數位轉型年,結合資通訊、人工智慧(A:Artifical Intelligence)、區塊鏈(B:Block Chain)、雲端運算(C:Cloud Computing)及大數據(D:Big Data),朝大健康科技島邁進。微軟9月發表HoloLens2後,天成醫療體系金色年代長照社團法人董事長徐向謙和天晟醫院風濕免疫科主任翁國益醫師便主動向微軟洽談合作,11月啟用HoloLens2,成為全台首家運用HoloLens2的醫院。醫師戴上MR眼鏡 即時傳送檢驗報告翁國益表示,居家醫師到病人家中後,若發現有會診需求,只要戴上HoloLens2這款MR眼鏡,遠在醫院端的醫師就能看到HoloLens2傳回的影音。因HoloLens2影音性能強大,能使醫院醫師感覺親臨現場,還能把醫院端的檢驗檢查報告送到居家醫師的眼鏡視野當中,完成最即時的同步診療。倫敦用HoloLens2會診 減少新冠接觸翁國益說,由於HoloLens2可不用醫師直接接觸病人,據他了解,英國倫敦已用HoloLens2作為醫師會診住加護病房的新冠肺炎病人,降低接觸感染。可見,HoloLens2是數位防疫好工具,天晟醫院擬定未來可再用於:3D解剖構造模型影像衛教解釋功能、急診和加護病房的遠距會診功能等。打造智慧病房 比畫手勢即可操作此外,天晟醫院近期也將把VIP病房打造為智慧病房,除了設置常見的電子白板、離床偵測與防跌警報,另設有手勢操作的自動化感應功能。只要病人或護理師在偵測鏡頭前比畫手勢,就能自動開關燈、拉窗簾等,減少直接接觸。Kebbi機器人 照護長輩好幫手醫療科技展現正展出天成醫療體系的HoloLens2和智慧病房,最吸睛的還有可與長輩互動的AI機器人「Kebbi」,會跳舞、說故事、玩遊戲、拍照、人臉辨識和紅外線量體溫等,是天成3家護理之家及4家日照中心的陪伴好幫手。具醫療與長照專業的立委張育美表示,國家地理頻道紀錄片曾記述台灣醫療品質是世界第三、亞洲第一。由台灣生策會聯合衛福部、經濟部、科技部、農委會和生技中心主辦的醫療科技展,是全亞洲最大的醫療科技盛會,值得一看。自即日起至12月6日,台灣醫療科技展在台北南港展覽館舉行。
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2020-12-05 新聞.元氣新聞
天成醫療體系導入MR混合實境 居家醫療遠距會診不是夢
MR混合實境是AR(擴增實境)和VR(虛擬實境)的綜合體,可將虛擬場景與現實高度結合。天成醫療體系看中MR在後疫情時代的應用前景,與微軟(Microsoft)合作引進結合遠端協助軟體功能的MR眼鏡「HoloLens2」,用於居家醫療的遠距會診。醫院醫師透過居家醫師戴的HoloLens2,能在遠端掌握病人狀況、給予適當的會診建議。因應新冠肺炎疫情,天成醫療體系將今年訂為數位轉型年,結合資通訊、人工智慧(A:Artifical Intelligence)、區塊鏈(B:Block Chain)、雲端運算(C:Cloud Computing)及大數據(D:Big Data),朝大健康科技島邁進。微軟9月發表HoloLens2後,天成醫療體系金色年代長照社團法人董事長徐向謙和天晟醫院風濕免疫科主任翁國益醫師便主動向微軟洽談合作,11月啟用HoloLens2,成為全台首家運用HoloLens2的醫院。翁國益表示,居家醫師到病人家中後,若發現有會診需求,只要戴上HoloLens2這款MR眼鏡,遠在醫院端的醫師就能看到HoloLens2傳回的影音。因HoloLens2影音性能強大,能使醫院醫師感覺親臨現場,還能把醫院端的檢驗檢查報告送到居家醫師的眼鏡視野當中,完成最即時的同步診療。翁國益說,由於HoloLens2可不用醫師直接接觸病人,據他了解,英國倫敦已用HoloLens2作為醫師會診住加護病房的新冠肺炎病人,降低接觸感染。可見,HoloLens2是數位防疫好工具,天晟醫院擬定未來可再用於:3D解剖構造模型影像衛教解釋功能、急診和加護病房的遠距會診功能等。此外,天晟醫院近期也將把VIP病房打造為智慧病房,除了設置常見的電子白板、離床偵測、與防跌警報,另設有手勢操作的自動化感應功能。只要病人或護理師在偵測鏡頭前比劃手勢,就能自動開關燈、拉窗簾等,減少直接接觸。醫療科技展現正展出天成醫療體系的HoloLens2和智慧病房,最吸睛的還有可與長輩互動的AI機器人「Kebbi」,會跳舞、說故事、玩遊戲、拍照、人臉辨識、和紅外線量體溫等,是天成3家護理之家及4家日照中心的陪伴好幫手。具醫療與長照專業的立委張育美表示,國家地理頻道紀錄片曾記述台灣醫療品質是世界第三、亞洲第一。由台灣生策會聯合衛福部、經濟部、科技部、農委會和生技中心主辦的醫療科技展,是全亞洲最大的醫療科技盛會,值得一看。
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2020-12-04 新冠肺炎.預防自保
疫情升溫醫院恢復門禁管制 北醫附醫推零接觸管制措施
秋冬專案12月啟動,各醫院近期陸續恢復設置的戶外篩檢站、門禁管制等措施,台北醫學大學附設醫院為降低人員的負擔,在防疫緊縮政策前成功研發「零接觸智慧防疫自助機」,入院看診的民眾,僅需插卡,即可完成量體溫、實名制、確認旅遊史、戴口罩等,降低人員之間的接觸。台北醫學大學附設醫院院長陳瑞杰表示,疫情初期,避免院內感染的發生,各家醫院限制民眾進出醫院的出入口,並派員在有限的出入口中,協助量測體溫,確認旅遊史,隨著指揮中心後續下達於邊境的禁令,社區的風險也逐漸將到最低,門禁管制措施也隨之調整。不過,疫情持續至今「零接觸」已在這場防疫戰中成為關鍵字,陳瑞杰表示,門禁管制大致確認體溫、口罩、旅遊史等,行政人員長時間在醫院內工作,接觸到確診者的機率比一般民眾高,如何能兼顧門禁管制又能降低接觸比例,人工智慧則是最好的解方。陳瑞杰表示,「零接觸智慧防疫自助機」的研發其實源自於自動報到機,自動報到機插入健保卡後,診間就能得知患者已到診,叫號看診會更加順暢,既然自動報到機可以取得健保資料,表示直接插卡也能落實實名制的登載。其餘門禁管制項目的偵測,都已經各自有儀器,只要把多種儀器整合,就能降低行政人員的負擔。陳瑞杰表示,零接觸智慧防疫自助機目前已經上線使用,不少醫院都已經表達有採購的意願,他也提到未來疫情結束,零接觸智慧防疫自助機也能直接改為自動報到機,增加的功能也能作為加強院內感控的能力。
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2020-12-04 新聞.元氣新聞
台大急診人工智慧看臉辨識疼痛 急診檢傷再加速
「你現在有多痛?」疼痛非常主觀,要問得清楚,恐怕得花好幾分鐘。但在壅塞的急診現場,疼痛指數攸關檢傷分類,非評估不可,但醫護人員沒那麼多時間猶豫。台大醫院急診部與台灣大學資工系特聘教授傅立城合作,發展出人工智慧的電子化檢傷系統,以人臉辨識判斷疼痛指數,最快兩年後就能幫助急診達成兩分鐘內精準檢傷,也有助解決病人壅塞問題。台大醫院急診部主任黃建華表示,急診的檢傷分類除了看心跳、血壓、體溫,也要看疼痛,如果疼痛超過八分就要自動升一級。因為疼痛有兩大意義,首先是病人很希望趕快改善不舒服,另一個代表身體疾病可能比較嚴重,醫護人員除了幫忙提高病人的舒適度,也要快速瞭解他病況的危急性。黃建華表示,檢傷分類要「快速」是一個重點,最慢三到五分鐘要完成,但是用人工方式確認疼痛很花時間。雖然有標準評估方法,但因為疼痛主觀、評估者的訓練程度不同等因素,都會影響檢傷分類的速度和準確度。黃建華表示,現在以人工智慧進行臉部疼痛分析,同時分析病人主述、病例、生命徵象的資料,經過深度學習模型,自動產生疼痛指數及檢傷分類的建議。未來可望縮短到兩分鐘以內,效率和準確度都更高,未來透過更多資料學習,人工智慧的判斷也會越來越準確。黃建華表示,台大醫院「智慧急診」的願景除了疼痛評估,還有加速診斷、加速影像檢驗判讀、加速了解病人病況是否建議出院、緊急事件準確預測,希望可以改善急診流程,都能夠縮短時間而且判斷更正確,推動智慧急診的方向。黃建華表示,目前全世界還沒有一個國家真正將人工智慧系統應用於急診,但是大家都在競爭。台灣人臉辨識的應用還很新,一定會更加注意人權和隱私的問題。這項技術將在2020年台灣醫療科技展進行展示,是台大醫院今年展出的重點項目之一。
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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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2020-11-27 新聞.元氣新聞
北榮三總合作AI穿戴裝置防猝死 馮世寬:上立院都要戴
近來心因性猝死事件頻傳,北榮和三總則將智慧醫療導入醫學影像與心電圖分析,藉由人工智慧(AI)判讀大量心電圖波形來辨識有問題的心電圖訊號;且可穿戴式裝置結合運用,更有效與即時偵測心律不整的發生,進一步預防猝死的可能。退輔會主委馮世寬更打趣表示,「我去立法院都要戴,看前後心律不整的差別」。北榮副院長陳適安表示,北榮已與三總合作將近十年,並與科技公司廣達合作,將人工智慧(AI)醫療與穿戴式裝置運用,研發新型貼片式心電圖,即便是遠距都可快速精準測出是否有問題。陳適安表示,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則測不到。然而,若監測連續十天能得到約80%正確的判斷,但通常檢測工具大或是病患不願意配戴這麼久的時間。而新型的裝置輕巧,貼在左前胸續電力可高達兩周,因此病人可回家可連續配戴14天後再拿回醫院判讀,或是住院病人貼在胸前,則可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小時的連續監測,有非常多資訊必須分析,若以AI則可減少至少三分之二的時間。因此北榮目前利用6萬多病人、約22萬璋心電圖和超音波配對,開發心電圖AI預測模型,目前已完成布魯格達症候群及肺動脈高壓的預測模型,高達約九成的準確率,可進一步預防猝死。羅力瑋以肺動脈高壓為例,過去民眾常已出現喘的症狀才來就診,已是中度以上,難以早期偵測。因此建議曾有胸悶痛、心悸、曾經昏厥,卻無法被確診者可使用人工智慧(AI)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。馮世寬則表示,希望未來也可將此新技術引進榮家和軍方,若是新兵有心臟方面的問題,也可提前預防,避免訓練中途發生猝死意外。 他更笑稱:「這貼片真好,我第一個跟(榮總)院長報名,我去立院前跟質詢結束後都要戴!來測心律不整情況。」
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2020-11-26 醫聲.數位健康
數位醫療新科技/「數據運用」是邁向健康變老的關鍵解藥
超高齡社會來臨,老化無可避免,但如何才可以維持健康狀態迎向老年生活?信諾集團亞太數據分析主管Aaron Jones指出,藉由企業、學界與政府的公私協力,將全民健康保險的數據資料,透過雲端及AI技術建構資料與模型建置分析平台,從數據模型中找出潛在危險因子及早預防並降低疾病發生機率,可讓台灣的銀髮族能享有更健康的高齡生活。美國信諾保險集團在台子公司康健人壽,與台灣安進(AMGEN)和台北市美國商會共同舉辦2020年「高齡化社會論壇 2.0」,從高齡化社會的健康、醫療、保障、科技等多方面向,探討如何透過公私協力,妥善運用醫療及健康大數據,以達到疾病的精準預測和預防,為銀髮族建構出更健康的高齡環境。Aaron Jones分享,信諾集團擁有高達1億8000多萬的客戶數,目標聚焦於疾病的預防,利用數據科學深入了解民眾的健康風險與需求,運用擴增智慧技術並透過機器學習演算,預測疾病可能發生的時機,讓醫療機構能及早介入協助客戶,並採取適當行動,成功降低疾病發生的風險,讓客戶獲得可輕鬆負擔、高品質的健康照護,擁有健康無憂的老年生活,同時減少可避免的醫療行為。結果證實,這樣的方式能將再次入院的比率降低10%至15%,病患的醫囑遵從性更達到75%。康健人壽總經理暨執行長邵駿崴(Tim Shields)表示,未來遠距醫療普及也有助於民眾即時進行醫療諮詢及診斷。完善的數據不僅可更精準預防疾病,也有助於保險公司精準找出保障缺口,設計出更符合需求的保障方案。邵駿崴表示,要發揮數據的最大綜效,需仰賴政府、學界、和企業間的共同努力,透過平台的建立、數據資料的去識別化、流程的簡化和資源的共享,以造福更廣大的民眾,落實全齡健康。健保署醫審及藥材組組長戴雪詠表示,健保醫療資料,可由被保險人授權提供給可信任的第三方使用,以進一步做健康管理的應用。國內已有近20家的健康管理公司與醫療院所透過這些數據,找出照顧病人的最佳方式。也有15個醫界及學界單位申請和健保署合作,將醫療影像透過AI人工智慧,作為疾病診斷依據,甚至也有醫院透過這些數據開發疾病預測軟體,提前預測民眾可能患病的風險。
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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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2020-11-16 名人.李伯璋
李伯璋/健保大數據運用AI 推動數位健康
全民健保開辦25年,累積高價值巨量醫療數據資料庫,過去很多學者藉此發表論文,但很多人也批判資料格式不一,像是由垃圾堆找鑽石。邁向AI大國指日可待國發會自前年起提供資源,在健保署建置「健保AI工作室」,讓醫、學、產業界在確保個人資料不外洩的前提下,開啟國內醫療相關人工智慧(AI)計畫,許多來自醫學中心的教授及其團隊參與。健保署最近舉辦「全民健保資料人工智慧應用服務成果發表會」,有十多個團隊發表初步成果,台灣邁向AI大國指日可待。健保署和成功大學蔣榮先教授團隊合作,運用個案影像胸部X光片,開發新冠肺炎的AI模型,判讀模型準確率達九成、台大醫院張允中教授「CT影像及胸腔X光片研究」、廣達電腦「肺癌療程組合研究」、台北醫學大學陳震宇副校長「肺部AI診斷輔助系統」等,成果都相當耀眼。胸部X光AI判讀肺癌肺癌為國人癌症第一位,占癌症死亡率近二成,很多肺癌患者早期無症狀,確診已為晚期。研究報告指出「低劑量電腦斷層(LDCT)」能早期發現肺癌者,但敏感性高,也有研究指出「偽陽性」不低,若全面普篩,其成本效益值得商榷,因此常只針對高危險群篩檢。個人認為,若利用胸部X光判讀AI模組,透過健保肺癌大數據及影像學習更早發現肺癌,若能有正向結果,相信其價值不會低於「低劑量電腦斷層」篩檢。站在民眾立場,接受一次胸部X光攝影輻射劑量為0.02毫西弗,一般胸部電腦斷層為7毫西弗,「低劑量電腦斷層」仍有0.9毫西弗,人體接受輻射,不管劑量多少,都有引發癌症的機率,若能透過較少輻射劑量胸部X光先判讀,也可減少LDCT篩檢人數。健保資料庫 盼可預測疾病健保署發展的健康存摺已有500萬民眾下載,目前存摺內資訊偏向就診紀錄。究竟健保這麼龐大的資料庫,還能回饋什麼資訊給民眾,對民眾的健康有益?這是健保署經常思考的議題。如同作了健康檢查,希望從報告中了解健康狀況,目前國泰醫院楊逸菊主任的研究計畫,使用醫療檢測結果,可預測生活方式相關疾病發生機率,協助民眾自我健康管理,提醒民眾與醫師進一步溝通。健保深耕科技結合服務,推動數位健康,如健保雲端藥歷系統、健康存摺、醫療資訊雲端分享系統,有利於激發AI在醫療的應用。健保署最近更以「口罩供需資訊平台」提案,參與國家發展委員會「109年度政府資料開放應用獎」競賽,從11組政府單位中脫穎而出,榮獲第一名。期待健康存摺落地應用在保護個資前提下,我們期待未來各類創新及應用能不斷迸出火花,特別是結合健康存摺的落地應用,讓健康照護與醫療解決方案源源不絕地產生,全體國民可以受惠。(本文作者李伯璋為健保署長)
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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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2020-11-04 科別.呼吸胸腔
台大團隊研發肺阻塞預測系統 掌握7日內發作機率
慢性阻塞性肺疾病(COPD)是常見的慢性呼吸系統疾病,位居國人第7大死因。台大團隊今天發布「AECOPD發作預測系統」,預測患者未來7天急性發作可能,準確率達93.5%。科技部今天發布研究成果記者會。根據臨床資料顯示,慢性阻塞性肺疾病(肺阻塞)會讓病人容易喘氣、呼吸氣流受阻,主要症狀包括呼吸急促、咳嗽、咳痰,肺部退化快,位居全球死因第3名、國內死因第7名,每年超過5000名國人死於肺阻塞,但是初期症狀不明顯,許多案例確診後多是中重症。台灣大學人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心(台大AI中心)轄下的台大生醫電子與資訊學研究所教授賴飛羆團隊,結合人工智慧、大數據與雲端運算技術,研發「AECOPD發作預測系統(Acute Exacerbationof COPD, AECOPD)」,蒐集140位COPD病人資料,可以預測未來7天發作可能,準確率達到93.5%。賴飛羆指出,系統模型包含生活型態、生活環境與臨床等3類資料,透過穿戴式裝置蒐集患者走路步數、心率、睡眠品質等資料,加上安裝在家裡的感測器偵測溫度、濕度、PM 2.5,以及臨床上COPD問卷資料等,為患者提供預防與監測照護。賴飛羆團隊成員、台大資工系博士吳佳東解釋,系統特別加入生活型態與生活環境資料,包括Garmin、Fitbit或Apple Watch資料,當系統預測病患發作機率高於0.6,或是平均心率高於100時,風險燈號就可能由綠色轉為紅色,提醒醫師、患者風險升高。台大醫院胸腔內科醫師簡榮彥指出,如果病患可以提早知道未來7天急性發作的可能,可以透過調整生活作息、增加走路步數、留意環境的空氣品質,或是用藥調整等,減少病情急性發作。醫學上也常用「6分鐘行走測試」評估個案心肺耐力與控制病情,但往往需要護理人員陪同完成,台大團隊這次也透過穿戴裝置、電腦視覺的輔助,把測驗整合到醫院平台,不僅為醫護人員分擔工作、也讓健康照護更全面。
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2020-10-28 癌症.抗癌新知
胰臟癌AI偵測 揪出1公分腫瘤
胰臟癌有「癌王」之稱,因早期無症狀,確診時多半已經不能積極治療,五年存活率僅7.7%,去年共有2497人死於胰臟癌。若能在腫瘤小於兩公分時動手術切除,五年存活率可提升到80%,但這麼小的腫瘤,電腦斷層影像卻有四成機率是看不到或被遺漏的。健保署昨舉行「健保資料人工智慧應用研討會」,台大醫院胃腸肝膽科主治醫師廖偉智團隊發表全球首創「胰臟癌人工智慧偵測模型」,最小一公分的胰臟腫瘤都偵測得到,以超過700筆健保全國胰臟癌影像進行驗證,正確率、敏感度、特異度都有超過九成的優異成果。廖偉智表示,有些醫師當看到模糊的影子,無法百分百確定,但胰臟癌開刀是大手術,要有相當把握才開,人工智慧系統可作為第二意見,幫助醫師更有信心,加速病人獲得適當的醫療處置。另外,目前判斷精確度會因醫師經驗、醫療資源的落差而有不同,這個系統未來若能發展為一個軟體,安裝在全台灣各個醫院的系統,將可有效彌補落差。現在肺癌已經可以透過低劑量電腦斷層,達到早期診斷、治癒的目的。胰臟癌是否也有機會?廖偉智說,確實有可能,但還需要更多努力和研究、評估成本效益。因為健檢的影像資料更龐大,人工智慧可以分擔醫師沉重的影像判讀工作,也有機會找到更多以往會遺漏的病人。健保署長李伯璋表示,健保署累積高價值的巨量醫療數據資料庫,透過研討會初步呈現健保資料庫開放應用,透過與產業界合作,發揮產、官、學協力的成果。健保署未來仍將秉持開放態度,在符合各項法規及相關規範的前提下,鼓勵各界有承作意願的團隊,進行資料庫的加值應用,促進國家發展及增進國民的健康與福祉,並將成果回饋全體國民。
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2020-10-28 新聞.元氣新聞
產業可利用350萬筆死者健保資料 限健康相關目的
健保署今舉行「健保資料人工智慧應用研討會」,廣達電腦董事長林百里出席,廣達協助健保署建置的智慧醫療平台亦備受外界矚目。健保署主任秘書葉逢明表示,350萬死亡檔資料已經去連結、整理好,放進廣達的管理平台,未來每月持續新增。只要符合健康促進、疾病管理等目的,產業界現在就可以申請運用,需事先與健保署約定分潤機制,後續利潤要回歸健保總額。葉逢明表示,原本個資法規定,自然人的健保資料不能提供給產業,只能作為學術研究和統計之用,死者非自然人,雖然不受個資法保障,但健保署在資訊處理上,還是全面遵守個資法。現有350萬筆死亡資料,是將其完整健保資料歸戶後,消除身分證字號並以亂數編號,不可能回溯個資,但包含每一位死者生前完整健保資料。葉逢明說,由於現有健保資料庫不能斷開個資,因此需要健保中所有得死亡資料抽取出來,放到另外一個資料庫,這個部分就是由廣達電腦協助建置管理平台。這個平台以後可以應用於所有資料,未來撈資料、處理資料,就不會像現在這麼費工費時,不用等一到兩個禮拜,可能一天、半天就可以完成,而且更不會出錯。葉逢明表示,欲申請死亡檔的產業需填寫申請表,內容很簡單,必須清楚載明應用要和醫療健康、疾病管理有關的產業,只要用途目的可以通過專家審核,也可能會有健身房來申請。目前也已訂出產業回饋機制,產業賺取到或許是一個專利,或許是一個無形的資產,分潤方式也很複雜,但原則上希望產業能將利潤捐回全民健保基金,也就是總額,以回饋全國民眾。副總統賴清德表示,智慧醫療的目的不只是如何治療好一個病人、提高醫療品質,還要包括健康促進、疾病治療、產業發展、國家願景建設,都息息相關。台灣有強大的資通訊產業、高水準的醫療從業夥伴,推動智慧醫療或精準醫療都是勢在必行的國家政策。相關部會基本的態度就是要「鬆綁法令」,讓試驗場域和資料持續開放,更積極尋求業界和醫界的合作。健保署李伯璋署長表示,健保署累積高價值的巨量醫療數據資料庫,透過研討會初步呈現健保資料庫開放應用,透過與產業界合作,發揮產、官、學協力的成果。健保署未來仍將秉持開放態度,在符合各項法規及相關規範的前提下,鼓勵各界有承作意願之團隊,進行資料庫的加值應用,促進國家發展及增進國民的健康與福祉,並將成果回饋全體國民。
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2020-10-27 新聞.元氣新聞
數秒即可預測新冠重症 健保大數據參與跨國研究有成
全球新冠肺炎確診個案已突破四千萬,有些國家單日內確診人數就破萬人,基準辨識重症患者是妥善分配有限醫療資源的第一步。台灣無大規模疫情,仍與世界各國一起抗疫,台灣大學MeDA實驗室以健保署大數據參與跨國聯邦學習計畫,成功開發出第一個能在數秒間預測患者重症風險的人工智慧模型,精準度高達94%且可應用於不同國家。健保署今舉行「健保資料人工智慧應用研討會」,台灣大學MeDA實驗室展示多項研發成果,包括台灣大學應用數學研究所教授王偉仲研究團隊的新冠肺炎模型。王偉仲表示,美國、英國、加拿大、日本、韓國、泰國、巴西等國家共有20家醫療院所一起合作,讓人工智慧深度學習上萬筆確診個案的胸部X光影像、血壓等生理資料。台灣雖然確診個案不多,但健保擁有最完整的檢驗數據,共提出100多例個案去識別化的診斷檢驗資料。模型可根據影像及相關檢驗資料預測患者的病情發展,例如是否會重症、是否需要呼吸器,準確度達94%,研究成果將免費提供世界各國使用。健保署李伯璋署長表示,健保署累積高價值之巨量醫療數據資料庫,透過研討會初步呈現健保資料庫開放應用,透過與產業界合作,發揮產、官、學協力的成果。健保署未來仍將秉持開放態度,在符合各項法規及相關規範的前提下,鼓勵各界有承作意願之團隊,進行資料庫的加值應用,促進國家發展及增進國民的健康與福祉,並將成果回饋全體國民。
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2020-10-22 新冠肺炎.預防自保
台研究團隊建老藥新用資料庫 為新冠肺炎找解方
台灣大學、陽明大學、中央研究院等單位與台灣人工智慧實驗室合作,從「老藥新用」角度建立資料庫,公開給全球醫學研究團隊參考,可望加速找出新冠肺炎的解方。COVID-19(2019年冠狀病毒疾病,俗稱新冠肺炎)在全球造成超過100萬人死亡,如何阻止疫情蔓延,成為各國當務之急。台大與台灣人工智慧實驗室等單位合作,在科技部經費支持下,從已知臨床安全性的藥物出發,以生物資訊技術,進行作用目標蛋白及藥物化合物親和力模擬預測,並將結果建立成DockCoV2資料庫。台大今天發出新聞稿指出,上述研究計畫由台大生命科學系特聘教授阮雪芬、生物機電工程學系教授陳倩瑜共同指導,目前資料庫已累積2萬多筆模擬成果,並於今年10月份刊登於知名期刊Nucleic Acids Research(核酸研究),受到學術界重視。研究團隊解釋,過往藥物研發從化合物選定到安全性、效用性的評估,大約須歷時10至12年不等,面對迅速擴張的流行疾病時,往往緩不濟急。研究團隊在美國提出「老藥新用」想法前,今年2月便將「化合物與標靶蛋白結合性預測」的分析服務建立於TAIGenomics基因分析平台上,提供自動化、快速的模擬預測工具,並嘗試挑選3000多筆藥物,搭配5種新冠肺炎病毒蛋白、2種與病毒棘蛋白有交互作用的人類蛋白,進行結合性預測。資料庫包含每種藥物與不同標靶蛋白的結合分數,將模擬結果以「可視化方式」呈現在蛋白質結構上,再連結該藥物結構及實驗數據資料庫,提供研究評估使用。藉由這些整合資訊,可加速候選藥物選擇所需時間。台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾透過台大指出,團隊期盼利用AI力量,協助防疫國家隊前行,也協助台灣的軟實力在國際上被看見。台大教授阮雪芬表示,非常歡迎對任何藥物或是蛋白質有興趣的團隊,利用資料庫進行後續研究,所有的程式碼都公開在GitHub,也歡迎做生物資訊的研究團隊應用。
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2020-10-22 科別.心臟血管
差點成漏網之魚!64歲婦腹痛掛急診 AI算出心肌梗塞救命
64歲陳姓婦人日前因腹痛送急救,醫師發現她有高血壓病史,利用新建置完成的AI系統判讀,發現陳婦為心肌梗塞症高危險群,進一步查出她左主冠狀動脈堵塞9成,經手術疏通血管、裝2根支架搶救,前後花38分鐘,較一般急診縮短約一半時間,心臟功能也恢復到八成,康復出院。陳婦今天現身說法表示,她不曾有胸悶典型症狀,從沒想過會心肌梗塞,感謝中國附醫醫療團隊救治,她出院後遵醫囑,除了定時服藥、飲食規律節制,丈夫每天陪她早上五點起床走路一小時保健。中國醫藥大學附設醫院人工智慧醫學診斷中心主任許凱程說,全台每年急診就醫件數從2006年568萬件增加到2020年655萬件,凸顯急診壅塞問題越來越嚴重。其中,心臟疾病列國人十大死因第二位,尤以心肌梗塞猝死率為甚,死因與急診壅塞導致未能及時搶救、打通血管並阻止心肌壞死有關。許凱程指出,心肌梗塞典型症狀為胸痛等症狀為多,約有1/3患者為非典型心肌梗塞症狀,主要以意識改變、全身虛弱、上腹痛、嘔吐呈現,易被醫師忽略心臟疾病,誤判為腸胃道疾病,導致未做心電圖而成為漏網之魚,延誤治療時機。許凱程與心臟科醫師團隊聯手打造「人工智慧輔助急診心肌梗塞臨床決策支持系統」今年6月上線,判讀8000名病患,判讀率9成;利用AI演算出不典型症狀患者的危險等級分數超過3分,或出現胸痛,立即傳送通知、心電圖給急診、心臟科醫師,大幅縮減搶救黃金時間,縮短到約30分鐘。中國附醫心臟內科醫師陳科維說,陳女透過AI判讀,在急診室立即做心電圖,他接收到警示簡訊後,立即為陳女做出醫療診斷,陳女經治療出院後恢復良好,AI中心及心臟科團隊成功合作將使更多病患受惠。
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2020-10-22 科別.腦部.神經
彰化秀傳透過AI判讀 腦出血病人平均提早25分離開急診
搶救腦出血病人是在與時間賽跑,彰化秀傳醫院與AI(人工智慧)公司合作,透過AI的腦出血自動判讀,即時通知醫師,並顯示在醫院的資訊系統,加速醫療決策流程,秀傳醫院今天舉辦成果發表會,表示使用AI後,腦出血病人平均提早了25分鐘離開急診,進入下一步處置和治療。彰化秀傳急診部主任童春濱表示,腦出血原因主要來自腦血管疾病或事故傷害,這兩種都列於十大死因,在急診的處置是分秒必爭,為了加速急診流程,將AI軟體結合醫院的影像與資訊系統,讓疑似腦出血的病人在急診掃描腦部電腦斷層後,由AI判讀是否腦出血,並將結果透過簡訊傳送給醫師,且在醫院的資訊系統上做出警示,提醒醫師優先處理。彰化秀傳醫院統計今年5~8月使用此一資訊系統的臨床數據顯示,使用AI後,腦出血病人平均提早25分鐘離開急診,甚至在夜間放射科醫師不在院內,但待命值班時,平均節省時間達50分鐘;AI的協助有效地加速流程,使病人可以盡早進入下一步處置,如住院或開刀等。此外,使用AI後,每位病人放射科的報告完成時間大幅減少了12.5小時,無論病人或醫師,都因為AI的協助而提升效率。秀傳首席醫療副院長黃士維表示,秀傳將AI導入急診是善用新創科技來提升整體醫療效率與品質,使腦出血病人盡早接受治療,減少急診停留時間,在新冠肺炎期間,更有降低感染機率的效果,並提升急診病床的周轉率,可服務更多的病人。
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2020-10-09 失智.失智專題
失智科技/AI有好數據就夠?蔡宗憲:產業仍須結合使用者需求
透過AI是否可以讓資訊更接近真實?宏碁電腦集團前瞻技術總處副理蔡宗憲今於「人工智慧與失智照護的未來」研討會表示,AI能達到預測效果,他提出「今天的真相是明天的歷史」,即使蒐集到足夠的數據與參數,最後仍會回到使用端,使用者所需的也許僅有一個功能,AI能提供真相的同時,應更貼近使用端。蔡宗憲今以「交通運輸業」、「心房顫動」、「流感預報」、「居家照顧」四大不同領域,與AI結合後,是否更接近真相做一探討;他表示,近年各種叫車服務,都希望能幫助改善計程車空車、民眾無法隨時叫車的問題,特別是民眾叫車後,看見還要再等6分鐘,這時若路邊有輛空車經過,即使內心有點對叫車的司機不好意思,但礙於時間仍會招空車搭乘。蔡宗憲表示,公司就開始思考到底哪一種方式,可以降低民眾棄車率,同時也能讓民眾滿足「隨叫隨到」的需求,他們設計三種方式,一種是民眾需要計程車時,就直接秀出自己等待的地點,二是告訴民眾周邊有多少人也在等計程車,三是則是顯示當地等人數的熱區。結果最受歡迎的是第一種,不但直覺,也能讓計程車不用在繞來繞去,民眾也能快速等到計程車。蔡宗憲表示,但其實這三種方式中,僅有第一種使用「敘述統計」,其餘都是使用人工智慧建置出來的,他提到,商業的真相其實就是以使用者為中心,因此透過深度訪談與設計思考,找了非常多計程車司機訪談,並實際測試得到最符合他們需求的結果。蔡宗憲表示,流感預測以及心房顫動的裝置都是他們公司協助研發的產品,在設計的過程中,皆會出現「變數」,以流感預測為例,今年全球面臨新冠肺炎疫情,往年急診最高峰的時刻,今年完全消失,因此在設計上,得隨時增加變數,才有辦法更貼近真相。他也提到近年許多人工智慧都希望能與醫療照顧結合,以居家照護解決方案(Wellness Hub)為例,他們曾監測一位高齡長者,一直以來這位長者都有活動量的反應,直到某天突然沒有活動量,團隊發現後派人前往,才發現該名長者已經過世。他表示,從這次的經驗中學習到,雖然AI可以達到提醒的效果,但後續是否有更快速的反應時間,讓長輩死亡的事件被發現,甚是在即將死亡時,作出提醒,對於AI是否能帶來更真實的世界,他認為,最好的永遠會在明天等著我們,明天的我們會比我們現在更接近真相。
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2020-10-09 失智.失智專題
失智科技/全球吹起的AI旋風曾銷聲匿跡?專家透露原因
人工智慧(AI)因有運算力及深度學習能力,產業與生活應用愈來愈夯。但你知道嗎?AI曾在1993年至2011年幾乎銷聲匿跡。中央研究院資訊科學研究所研究員何建明於「人工智慧與失智照護的未來」研討會上解釋,原因是當時的電腦速度太慢,無法負荷巨量資料,導致AI進入寒冬。不過隨電腦科技進步,2012年AI再度被人類重視,還席捲全球成為風潮。何建明表示,AI風潮讓台灣政府於2016年起開始強力推廣AI行動計畫,學界與產業界也陸續成立研究中心或架立研究平台,期待快速培養出更多的AI人才。但很多人都不知道,其實AI很早就出現了,只是曾經遇到一段寒冬期。何建明說,電腦於1940年代出現,基本原理就是透過基本功能讓電腦能會讀、會動、會寫,但是這樣子的電腦體積非常龐大。但隨著電腦科技的進度,體積變小了,能仿照人類神經細胞進行深度學習的AI也出現了。此時為1956年。於是,AI研究開始經歷三大階段,1956年至1974年的自由行AI研究,1975年至1992年的AI專家系統與商業浪潮,以及1993年後的AI產業泡沫化。何建明說,當大家開始投入AI工程研發之時,總發現一個結果:就是電腦動作太慢了,無法負荷巨量資料。這也是導致1993年AI產業泡沫化的原因,因為這條路走得不順利,投資的錢都沒了。「1993年到2011年是AI的寒冬時期,任何公司只要一提AI,就可能賺不到錢。」何建明說,儘管如此還是有一小群專家沒有放棄研究,探討如何修改網路的權重、函數、或參數,讓AI從錯誤中學習與記憶,讓結果愈修愈準確。於是,當電腦的運算速度增加之後,AI很快地再一次出現在人類面前。AI的學習能力與學習深度之強,可以從巨量資料內快速地預測未來結果,把大家認為不可能做到的事情扭轉過來,驚豔世人。「可見,AI需具備的除了是巨量資料,還有電腦速度要夠快,兩者缺一不可。」何建明說,未來如何運用AI的特點與架構,在健康照護研究上解決目前懸而未決的問題,已經不再是夢想,大家都很期待趕快找到這個「真相」。
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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。