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善用AI、莫忘人本 醫界前進吧

2018-12-02 12:43聯合報 閻雲 中華民國癌症醫學會理事長

醫療AI科技將翻轉現有健康醫療產業,前景看好,實際應用仍面臨重大挑戰。 圖/12...
醫療AI科技將翻轉現有健康醫療產業,前景看好,實際應用仍面臨重大挑戰。 圖/123RF
若問這幾年來有什麼翻轉世界的新科技,不得不提起AI人工智慧。AI強大的分析能力,能下一手好棋,駕駛無人車,像懂讀心術一般推薦商品。在健康醫療產業當然也看得到AI的蹤影。

醫療AI軟體 各有專長

世界第一個醫療AI軟體IBM Watson for Oncology,能在腫瘤科醫師下診斷時提供建議,一年能讀五萬篇癌症論文,並日夜更新。這套軟體最讓人印象深刻的是在去年六月,美國臨床腫瘤學會大會中一篇新論文發現,傳統第二期乳腺癌患者需要接受化療,但部分人可以不需要。論文發布後短短一個星期內,癌症中心還來不及調整乳癌治療模式,AI已更新了治療建議。

IBM第二個醫療AI軟體Watson for Genomics專攻基因突變論文,告訴我們什麼基因突變對什麼腫瘤有重大意義,需要關注,以及基因突變跟患者家族遺傳有無關聯,並給予用藥建議。若無藥可用,AI還可告訴我們哪裡找得到臨床試驗。

在北醫擔任校長期間,看見AI在醫界將掀起革命性的變化,於是將這二套軟體引進國內,盼望在病理學、影像學和加護病房的照顧品質上帶來重大幫助。

過濾影像 協助揪出病灶

一名病理科醫生每天要看上千片的病理切片,一名放射科醫生每天要看上千張的斷層掃描和X光片,在茫茫片海中尋找有沒有腫瘤,有沒有發炎,眼睛疲憊的時候很可能一眨眼就錯過了。

許多科技公司如Riverain、Philips等看見這個需求,研發出先進的影像AI,訓練AI去除正常、重複性的訊息,挑出可疑、需要醫師確認的訊息,並設很多檢查點,來確認AI沒有出錯,利用大量陽性、陰性的對照組圖檔來校正AI。

去除雜音 守護加護病房

場景轉到加護病房。在加護病房中,醫師最關心誰是今天最危急最需要照顧的病人,這需要從每個病人的病理、影像資料、驗血報告、血氧、呼吸、心跳等訊息中尋找蛛絲馬跡。然而,每個醫護人員掌握的都只是片段,很難預測。這時利用AI解讀過去幾天甚至一個月內所有病人資訊加以預測,便能及時給予個別病人最好的照顧。

加護病房裡還有一個困擾已久的問題,就是生理偵測器假陽性警示響不停,讓護理師疲於奔命,多次確認,也常讓家屬質疑為何不找醫師來處理。最糟糕的是,如果假訊號中出現一個真的,病人突然失去生命跡象,進入急救,產生醫療糾紛。這時利用AI判讀病人完整紀錄,去除雜音、假訊號,快速呈現真實訊號,便能及時挽救垂危性命。

模仿人類思維 助培養主治醫師

AI在醫師養成過程中扮演重要角色。過去培養一位主治醫師要花數年時間,目前少許經驗發現,藉助AI模仿人類思維的優勢,對沒有太多經驗的年輕醫師大量灌輸案例和情境,可縮短醫師的養成時間。此外,AI可以在腫瘤科困難案例討論會上提供第二意見。

法律社會倫理難關 須審思配套

醫療AI前景看好,但實際應用仍面臨重大挑戰。首先是法律面,若在AI輔助治療下病人過世,產生醫療訴訟時,歸罪醫生?歸罪AI呢?

其次,AI是一種機器學習軟體,隨新數據輸入而改變判讀結果。品質差的數據將會產生錯誤百出的AI,即所謂的Garbage In, Garbage Out。醫療AI攸關人命,訓練數據品質如何把關,是重要課題。

AI輸入許多個人數據,經過演算法之後應用在大眾。若開發完成後申請專利,過程中每個參與者的貢獻度該如何計算?依AI發展,在有限度的訓練下僅能成為醫師助手,而非對手、敵手,大可不必憂慮。

閻雲 中華民國癌症醫學會理事長
閻雲 中華民國癌症醫學會理事長

人工智慧
智慧醫療

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