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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