第296期

AI結合醫療 掀起醫療新革命

隨著人們對照護需求的增加,現有醫療體系的問題逐漸浮現。當熱門的人工智慧與醫療產業結合,會為醫療產業帶來哪些變化?

AI結合醫療 掀起醫療新革命

李沛榆 報導  2018/10/07

自1960年代起,專家學者陸續展開有關人工智慧的研究,現今已進入深度學習階段。人工智慧在各行各業嶄露頭角,出色的表現令人看好其未來發展。美國資訊科技顧問統計公司Gartner在2017年發布「十大技術趨勢」報告中,明確指出人工智慧應用的發展是近年科技發展趨勢之首要,並預言未來極有可能為社會帶來顛覆性影響。

人工智慧演進歷程簡圖。(圖片來源/李沛榆重製)資料來源:《人工智慧來了》(2017)李開復、王詠剛

隨著國人對醫療照護需求的提升,現有醫療體系的問題逐漸浮現。台灣科技業者看準商機、積極佈局,將人工智慧與醫療結合,打造智慧新醫療。隨著兩者的結合似乎為現有的困境帶來曙光,也預示未來將掀起新一波醫療革命。

「學有所成」的人工智慧

早在1970年代初期,人工智慧就已被運用於部分醫療中,如:藥物初選,但隨著電腦深度學習能力增加,應用範圍逐漸擴大,包含影像辨識、藥物診療、健康追蹤等。人工智慧系統的穩定也令影像辨識正確性、診療速度及精確度大幅提升。

人工智慧的應用原理簡而言之就是提供大量、正確的學習樣本讓機器學習、判讀。加入具有深度學習能力的人工智慧後,可將原本收集的資料進行更為細節的「特徵性」比較,資料處理由過去的單純對應演變到多層判斷與分析,增加精確度。

傳統診療與人智慧診療對比圖。(圖片來源/李沛榆重製)資料來源:nature

在傳統診療中,醫生從患者敘述找出重要病況,再由個人專業經驗進行診斷;而使用人工智慧的醫療系統依據輸入資料進行一系列複雜運算,與資料庫比對,最後得出結果。


「疑難雜症」 人工智慧來幫忙

2017年美國眼科學會期刊表示,史丹佛大學Byers Eye Institue研究團隊已創造出可診斷糖尿病視網膜病變的人工智慧系統。糖尿病目前影響全世界超過4.15億人,約有45%糖尿病患者未來可能面臨視網膜病變,而糖尿病引發的視網膜病變也是目前造成失明的重要原因。

在現階段診療,醫師僅通過眼底影像評估視網膜病變情況,檢查流程昂貴費時且可能會有誤判。此人工智慧系統穩定度相當高,團隊從超過7.5萬張影像中建立演算法,偵測當下就可得知結果且不需專業設備,利用影像讓電腦學會如何辨認健康以及患病,且可按病情從輕到重區分,減輕醫生負擔,有效運用醫療資源。

期刊作者Theodore Leng博士也指出現今有將近一半的患者對自己的病情並不了解,藉由此系統方便、快速的診斷,即能趁早發現並把握黃金治療時間,有助於預防視力衰退或失明。

糖尿病視網膜病變診斷比較(圖片來源/李沛榆重製)資料來源:美國眼科學會期刊

另一方面, 《自然》醫學報導中也指出在現今臨床醫療下,人工智慧已具備自動識別哮喘和慢性阻塞性肺病能力,此突破對呼吸道疾病診療意義深遠。哮喘和慢性阻塞性肺病(COPD)等呼吸系統疾病致死率在全球居高不下,原因之一便是患者在初診時醫生判斷錯誤,導致延誤治療;另外,偏遠地區醫療資源不均,無法得到妥善照護也是主因。

此系統試驗場所位於波士尼亞,當地醫療資源相對匱乏,藉由人工智慧診斷系統,可根據肺功能測量結果和患者症狀信息進行病症區分,彌補醫生診斷的失誤;偏遠地區患者可藉此系統獲得更為即時、正確的診斷,解決專業醫護人員短缺的問題。若未來此系統能成功運用於醫療體系內,不少呼吸道疾病患者將受惠。

自動識別哮喘和慢性阻塞性肺病系統研究架構圖(圖片來源/李沛榆重製)資料來源:nature

無論糖尿病視網膜病變抑或呼吸道疾病,在醫療進步的現在仍是較為棘手的病症,醫療專業人員不足、資源分配不均是現有體制下無法解決的問題,但隨著人工智慧與醫療的融合,彌補了現有醫療體系的不足。

人工智慧在醫療體系運用中最重要的一環就是數據分析,在深度學習後可協助醫院管理,如:預測高風險病患族群、提供對應的臨床治療方法等;也可利用數據資料庫,提供客觀且理性的預測分析,輔助醫生進行判斷;在長期照護部分,人工智慧也能夠幫助監控追蹤。

人口高齡化 智慧醫療夯

《經濟前瞻》指出台灣國人健康醫療照護需求持續成長,也因此顯現我國醫療照護體制的缺失:醫療服務人員不足、醫療成本龐大造成國家財政負擔,呼籲臺灣政府急需改革現有醫療照護體制,以利國家未來穩健。 

現今科技業者秉持過去在資訊與製造方面的完善品質與代工經驗,將人工智慧應用於醫療產業。從廣達研發口內攝影機、智慧牙鏡到宏碁和台北榮民總醫院共同打造AI照護場域,業者看準社會對於醫療照護的需求增加,結合固有優勢,全力開發。對此,交大生醫所教授陳冠宇表示,科技業者的大舉進軍對整體醫療產業成長是有益的,科技業者在製造上的豐富經驗與完善品質,是人工智慧醫療發展的堅強後盾,「若能與醫療學術界進行『跨域合作』更可加速產業提升。」

人工智慧的醫療應用。(圖片來源/shutterstock

陳教授也指出:「人工智慧醫療的推行勢在必行。」台灣醫療發展雖十分快速,但已到達瓶頸,藉由此技術的推動將有助於整體醫療產業邁入下一個世代,而醫療趨勢的改變恰好是人工智慧醫療的良好切入點,當兩者對於醫療改革有需求與共識時,發明才能真正被應用於臨床中,避免學術、產業界研發但臨床不使用的情形。

「學無止境」 人工智慧仍需學習

不過發展人工智慧醫療也並非一帆風順,仍有許多問題需要克服、解決。如今面臨的問題之一就是資料判讀,人工智慧雖然強大,但對於一些較罕見的疾病仍無法判斷,在此需要大量有經驗的醫生配合教導與解釋,完善數據。

另外,在人工智慧診療過程中,更需融入病人最需要的情感慰藉,醫病互動在康復過程中十分重要。若人工智慧態度過於冰冷,將對病患恢復產生負面影響,如何將人類關懷加入科技也是發展過程中需考量的因素。

展望未來 一切皆有可能

即便有了人工智慧,醫生仍是非常重要的角色,人工智慧更像是醫生從旁輔助的幫手,讓醫生以更低的錯誤率執行工作,改善醫療人力不足的問題,也使病患獲得更好的醫療服務;而醫生是人工智慧的老師,引導其不斷修正。

在未來,醫療與資訊科技的結合是必然趨勢,推行人工智慧醫療更是需要結合各界的努力。而當有了共同發展的願景,具有成本效益與「以患者為優先考量」的完善醫療系統指日可待。長久來看,不僅帶動醫療相關產業的發展,讓現有資源發揮最大效益,全民受惠;更有機會讓台灣的資訊科技與高品質醫療在世界的舞台脫穎而出。

縮圖來源:shutterstock

記者 李沛榆
想成為吃不胖ㄉ瘦子 是個不折不扣的弟控 喀報令人哀傷      
編輯 黃淳妤
喜歡涼涼的天氣,所以最喜歡秋天  
記者 李沛榆
編輯 黃淳妤