今年6月，臺北醫學大學引進IBM Watson for Oncology，首度把這套AI軟體當成腫瘤治療的輔助工具，台灣從此進入AI醫療的全新世代。
回溯歷史，AI（人工智慧）始於Deep Learning，至今已有幾十年，直到日前AlphaGo在短短幾個月內連續擊敗六十幾位全球頂尖圍棋高手後，才逐漸引起重視。IBM Watson在AlfaGo之前就率先進入市場，推出Watson for Oncology，將AI帶向另一個高峰。
學習力強 提供不同答案
我們都知道，AI運用在醫療原本就是件難事，在所有醫療領域中，癌症又是難中之難，難怪Watson for Oncology問世立即引起矚目。
在學習過程中，這個全球最知名醫療AI的超強學習能力，每年可以讀五萬篇腫瘤相關期刊，我們每個人每年能讀一百篇就算不錯了，腫瘤科醫師有如此強力的助手，如虎添翼。
AI另一個可貴之處，在於它不是食譜那樣的工具書，只有一套制式SOP，而是可以因人而異，每個病人的年齡、體重、身高、疾病狀況、過去病史及生活習慣都不同，它提供的答案也不一樣。
就拿乳腺癌來說，同樣型態就有三種以上不同答案，因為AI先深入分析，再做出最好建議，但這也只是建議，最後決定權還是在腫瘤科醫師。
初期輔助 訓練察顏觀色
我們最近做了一些有趣的觀察，好比醫師問病人痛不痛時，對方大都說不痛，但陪同就診的太太卻說，他昨天晚上痛得睡不著覺。痛與不痛，往往影響治療判斷，有經驗的醫師只要察顏觀色，再多問一句，「你真的不痛嗎？」通常就可得到正確答案。
以此看來，AI真的就只是輔助工具，而非決定性的診斷指引（Guide line），至少目前如此。有經驗的醫師都知道，有時候病人提供的訊息不全然是他心中想法，必須從他的眼神、音調、肢體語言等面向多加觀察，才能做出正確診斷。
就醫療而言，目前的AI只是初期輔助工具，他像是個孩子，不懂得察言觀色，但隨著不斷學習與修正，AI這個孩子會日漸茁壯，透過語音、音調及用辭遣字，判斷主、客觀差異，清楚知道思維本身並不全然是黑與白、零與一，思維也有模糊空間，只要經由模糊的數學模型來演算，將可教育出一代又一代更懂得察顏觀色的AI，成為醫師得力助手。
藥物研發 扮演重要角色
除了協助腫瘤科醫師診斷治療，減輕病理科、放射線科等專科醫師工作負擔，讓這些醫師有更多時間專注在艱難案例外，AI也將在藥學、藥理及藥物研發等領域扮演重要角色，一再分析過往的經驗，剔除失敗藥物，轉而關注具潛力的新穎化合物，檢視是否帶有毒性及有效，將可為藥物研發找到新路，嘉惠更多病人。
人類的學習，大都停留在自己熟悉領域，忽略了答案其實就在你我身邊。我相信，AI會是台灣下一步發展的重大契機，台灣人才薈萃，高教雲集，高階人才在電子業、晶片及醫療等領域比比皆是，且處於全球領先地位，只要摒除門戶之見，透過思維的人工化，把專業串連起來，將會出現跳躍式成長，好比有些非洲國家不用鋪設電纜及架設電話，直接跳入手機時代一樣的道理。
建立平台 吸引各界參與
邁向AI的世界中，政府、學校及工商界都扮演重要角色，缺一不可；在這個前提下，AI勢必要建立在廣闊無私的平台上，讓眾人都可以參與，並透過年輕人投入設計、競賽、獎勵及培育，再加上政府支持，就可能引發另一波工業革命，不僅帶給台灣全新契機，也將是國家發展轉捩點。
（作者閻雲為臺北醫學大學講座教授、前校長）
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