AI人工智慧 接管你我的健康

2019/12/16 834

科技醫學

科技不再遙遠~ 醫學及醫學美容領域也可以很「科技」

採訪撰文/蔡憶慈;本文感謝臺北醫學大學醫學科技學院李友專院長提供專業諮詢

21世紀的第2個10年即將結束,我們在科技的帶領下,文化、經濟、政治各方面正經歷著人類史上最劇烈的一次變動,尤其大數據和人工智慧(artificial intelligence,AI)的飛躍式進步帶來無限的想像。根據麥肯錫全球研究院(McKinsey Global Institute)於2017年曾發表的報告,AI的發展主要集中在醫療、零售、電力、製造業、教育五大領域,在醫療領域更將為醫病雙方帶來巨大且複雜的改變。到底目前AI在醫療上真正落實的應用是什麼?民眾又能抱持哪些期待?來聽聽醫療AI權威、臺北醫學大學醫學科技學院李友專院長的專訪。


大數據讓AI發展突破瓶頸

李友專院長解釋,其實AI在1960年代就已開始發展,只不過當時比較著重在將邏輯和算式放進電腦裡面;但自AlphaGo以來,這一波的AI發展重視的是所謂的機器學習,也就是把之前累積的大數據給電腦,電腦再根據資料找出其中的因果關係。以AlphaGo為例,其能打敗多位棋王,並不是真的去破解每一個棋點的機率,因為圍棋組合據說比宇宙所有原子還多,當時普遍認為起碼要再過10年才有可能真正破解。AlphaGo的學習是給電腦看前人的棋局如何下,從中歸納學習怎樣會贏、怎樣會輸,最後變成AlphaGo與AlphaGo對下,只用圍棋的9個基本規則,但3天下了400萬場,把這400萬場學起來,終於達到沒有人類對手的境地。

李院長進一步解釋,AI在醫療運用的發展將帶來非常大的改變,面象也很複雜,目前臺灣的發展比較集中在醫師及大醫院方面,而且以影像為主。因為從AlphaGo的例子可以得知,發展AI需要有大數據為基礎,而醫院越大所累積的數據當然越多。而近期AI方法學上的突破以影像、語音、語意為主,以前給電腦一張影像讓它告訴我們裡面有什麼,準確率不到6成,現在可以達到9成以上;語音和語意也從不到7成至現在達8、9成。

影像判讀是醫療AI主流

例如,現在常看到許多醫院談論影像自動偵測,利用AI幫忙找出病灶以節省醫師時間。以前照電腦斷層可能影像只有4、50張,現在卻動輒數百張,醫師判讀時有可能不小心就錯過有病灶的關鍵影像,AI輔助可以減少這種可能性。不過目前AI運用的瓶頸之一是偽陽性過高,也就是說AI雖然能有助減少錯失資訊的機會,卻也同時挑出很多沒用的資訊,在幫助醫師減少判讀錯誤的同時又增加了工作量。舉例來說,如果目前錯誤的機率是1%,利用AI可以降低至0.5%,但每個案例要多花10分鐘;一天本來可以看500張片,運用AI之後只能看200張,剩下的300張怎辦?目前整個醫療體系尚無法支援,但將來當AI繼續發展,兩種狀況達到平衡時就能獲得更廣泛的支持。

至於何時可以達到平衡?李友專院長表示,每個領域不太一樣,對AI來說,是非越明確、大數據品質越好的領域,越容易達到。淺顯點地說,病人打噴嚏,有時是流感,有時可能是肺炎,所以AI到底要連結到哪裡?這種領域進展就比較慢。再以臺北醫學大學開發的痣能達人MoleMe為例,只要加入皮智-痣能達人MoleMe的Line帳號,拍下身上痣的照片上傳後,回答幾個相關問題,藉由AI判讀是否需要就診。一來因為皮膚問題多是外顯性,利用影像來判讀遠比民眾口頭描述症狀精準;再者它只告訴患者是否需就醫,而不是做更複雜的病症診斷,既能幫助大眾即早發現問題即早治療,也能節省醫療資源被浪費,更不會踩到法令限制或造成不必要恐慌,價值最高。

人工智慧進駐門診間

AI人工智慧的醫療運用越來越廣泛,例如幫忙判讀腦瘤的位置、糖尿病眼部病變、骨質疏鬆預警系統、判讀細菌抗藥性、處方警示系統等,或者像臺大、三總的AI衛教機器人等。此外,今年起臺灣已有北榮和中國附醫開設AI門診,也就是在門診醫師的電腦裡裝設人工智慧軟體,輔助醫師判讀影像資料,減少人為錯誤。

1.臺北榮民總醫院:骨科、心臟內科、神經影像判讀。

2.中國醫藥大學附設醫院:心臟科、腎臟科、胸腔科、乳房外科、兒科、眼科、精準醫學、健檢中心等。第一階段輔助診斷骨齡、染色體、心電圖、胸部X光、糖尿病眼底病變、腎衰竭腎病預測及基因檢測檢驗等。

 

李友專 醫師

臺灣現今病歷電子化重要推手。自1993年投入人工智慧於醫療應用研發至今逾25年,其研究貢獻多次獲得國內外肯定,包括獲選國際健康資訊學院創始院士(IAHSI,2017)、美國醫學資訊學院院士(ACMI,2010)、澳洲醫學資訊學院院士(ACHI,2010)、臺灣資訊產業最高桂冠-傑出資訊人才獎(2015)、十大傑出青年(2001)等,並獲選為國際醫療資訊協會(InternationalMedicalInformaticsAssociation)下任(2021~2023)會長、國際SCI期刊《InternationalJournalforQualityinHealthCare》全球總編輯,極具國際聲望。(*ACMI是美國醫學資訊領域之最高學術榮譽委員會)
學經歷:臺北醫學大學醫學科技學院特聘教授暨院長︱萬芳醫院皮膚科暨雷射美容中心主任︱美國猶他大學醫學資訊博士︱臺北醫學院醫學士