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善用AI人工智慧 讓醫師專注看病

2019-02-17 12:38聯合報 閻雲 中華民國癌症醫學會理事長

AI人工智慧可以輔助醫療。 圖/123RF
AI人工智慧可以輔助醫療。 圖/123RF
人體是個奧祕的小宇宙,這對醫師來說,意義尤為深刻。當醫師面對患者,就像是探索人體小宇宙裡究竟發生什麼事。古代醫學,像較有系統的中醫,發展出望聞問切等技巧,盡可能將肉眼看到的、耳朵聽見的、鼻子嗅到的、手摸到的客觀訊息,以及口頭問到的主觀訊息,加以蒐集分析,做成治療策略。

透過各種檢查 找出病灶

到了現代,醫師看診方式基本上大同小異,但隨著對人體生理日益了解,血液、影像學、病理學檢查陸續加入,成為蒐集客觀訊息的工具。一個高燒病人,血液檢查發現白血球數目很高,可以進一步X光檢查確認究竟是得了肺炎,還是上呼吸道感染,決定怎麼治療。

後來影像學檢查又發展出超音波、電腦斷層掃描、磁振造影、正子造影等,提供更多選擇。電腦斷層掃描可清晰辨識病灶周圍環境,讓我們知道肺腫瘤究竟長在肺裡面?氣管內?正子造影可進一步追蹤癌症生長速度。核磁造影則以診斷血管及器官實體見長。

各種因素 影響檢驗數值

透過這些檢查所獲得的資訊,可能讓我們對病情更了解,也可能更迷糊,原因出在數值易受各種因素影響。舉例來說,血液、尿液檢查數值會因為前一天飲食而變動;冬季抽血測得的淋巴球數會高一些,白血球數就會降一些,但不見得是生病造成。

做斷層掃瞄時,肺的影像隨呼吸變動,肝受橫膈膜壓迫,腸裡有腸氣,照出來的影像可能不十分精確。所以,影像學檢查通常只能提供部分訊息,無法回答所有的問題。

病理學檢查也是如此,檢驗結果通常與檢驗方式息息相關,例如,用針抽出來的組織可能受針孔影響。如果檢體細胞比針孔來得大,細胞可能受針孔壓迫,形狀變得難看不規則,而被誤認成癌細胞。如果針孔太大,則可能抽出過多沒有特異性的東西,失去參考價值。

訓練AI 分析大數據

我們經常會發現,一個病人先後做了正子造影、核磁共振以及電腦斷層掃描後,結果有些差距。這些差距除了可能跟儀器本身精確度、醫師使用方式和判讀方式不同有關,也跟病人受檢前幾天的狀況有關。因為生理狀況持續不斷變化,檢查只能呈現當下的狀況,病人在不同醫學中心做檢查,結果出現差距也不讓人意外。

在未來,善用AI人工智慧,就能將這些看似不一致的檢查數據,轉化成有利診斷的資訊。我們可以訓練AI分析大數據,剔除雜訊,挑出具重大意義的內容,交給醫師最終判讀。

AI強大的連結能力,可跨醫院蒐羅病人所有就醫資料,進行長期動態綜合分析,真實反映病人現階段的狀況,提供精準治療建議。

AI打病歷 醫師專心問診

此外,醫師問診這一塊,過去20年來長期被忽略,善用AI,也可以扭轉回來。自從電腦進入診間,醫師打病歷跟看病人變成一件衝突的事情。

醫師一邊看著電腦一邊問病情,其實並不曉得病人告訴他的病情有多真。一個好醫師可從病人眼睛,看出他所說的疼痛該增幾分或減幾分。

未來,打病歷大可交給AI執行,醫師專注「看」病人。AI有自然語言分析能力,除了能將對話轉化成文字紀錄,還能分析對話,列出疑問,提醒醫師注意。問診結束之時,AI已將病歷打好,並附上處方建議,交給醫師確認。醫師關懷病人的時間多了,醫病關係自然和諧信任。

要發展醫療AI,得考慮如何開放資料,同時兼顧病人隱私。目前可運用區塊鏈技術資料上傳後不可更改的特性,由醫院上傳病歷資料,配合私鑰設計,讓病人充分保全病歷開放瀏覽的權利。相信未來發展成熟,定能助人類健康醫療更上一層樓。

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

病歷
人工智慧

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