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。
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