2020大未來|智慧醫療|李友專:存下治療過程大數據,醫師更容易預測病人何時出院

2020大未來|智慧醫療|李友專:存下治療過程大數據,醫師更容易預測病人何時出院

圖片來源:台北醫學大學

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記錄、整理・劉子寧

迎來5G落地、AI應用更多元的2020年,未來城市推出「2020大未來」系列,邀請各界專家分享趨勢觀察。 首先上場的是台北醫學大學醫學科技學院院長李友專,他是一名皮膚科醫師,也是國際級人工智慧和醫學資訊專家,將在2021年就任國際醫療資訊協會(IMIA)主席。以下是他的觀點:

2020年起5年內最重要的醫療趨勢,就是醫院對「大數據」的重視愈來愈明確,將在大數據的儲存、精緻化與篩選管理(curation)投入更多金錢與心力。我們已經確認,有高品質的大數據,AI就能賦予我們洞見未來的能力,改變醫療「活在當下」的現狀。

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從丟掉數據到數據賦能

過去20年,醫療產業的數位化僅限於「無紙化」——形式上數位化了,卻沒有善用資料。甚至可以說,醫療機構密集產生資料,但同時也丟棄了巨量資料。

比如說,加護病房有許多心電圖等監控儀器,但儀器的資料大部分都用過即丟;昂貴的電腦斷層只存最後結果,過程中一片一片的影像也都被丟棄;洗腎費時四個小時,過程中數值變化資料也不會保存,最後只拿到一張A4簡易報告。

以現在的角度來看,會覺得「為什麼不儲存?」但對醫療機構來說,儀器只是為了監控現狀,提供醫生即時判斷的數據;加上過去儲存成本很昂貴,所以「擇資料而存」,只儲存最攸關當下的資料作判讀。

但當儲存資料的成本日漸低廉,愈來愈多人意識到,在AI時代,這些資料很可能都有用,於是開始儲存醫療過程中的資料。

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我曾經算過,與健康相關的變數超過200萬個。在舊思維裡,可能只會保存其中10個最重要的變數;但在新思維中,我們更應該利用這些數據來訓練AI。

當然,不是儲存全部數據就是「大數據」。

大數據有三個特性:第一,數量大;第二,變項維度高,能包含眾多面相;第三,品質要好,不能有太多互相衝突的數據。大家已經理解建立大數據庫的重要,也愈來愈願意投入成本。

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從活在當下到洞見未來

過去,醫療就像在迷霧之中,只能處理當下,無法準備未來。但好好整治豐富的醫療資料後,會發現它能夠提供前所未有的決策與預測能力。

以前,我們只能看到眼前的一步,現在漸漸能往前看十步,這種能力改變了醫療的視野,使我們能洞見每一個病人的未來。

未來透過AI技術,醫生可能僅憑電腦斷層掃描結果,就能預測病人將在第幾天出院、甚至過世,準確率高達90%以上。這也意味著,當醫生可以準確預測未來,就愈有辦法預防疾病發生。

其次,大數據與AI賦予醫療的洞見,還能達到個人化精準醫療。

由於掌握數據不足,過去醫生只能用粗略的因素,如年紀、族群區分病情。例如,女性乳房篩檢,45歲到69歲女性都建議兩年做一次;實際上,每個人罹癌風險差別可能高達幾千倍。

假設乳房攝影的結果,是1000人裡100人有陽性反應;去除偽陽性,可能只有5人真正罹癌。然而為了找出這5個人,卻有900人白白承受放射線;還有95個人因為偽陽性而整天提心吊膽,這樣值得嗎?

如果能提高準確度,不但能節省檢查費用,也不會增加健康者的風險有人—這個解法就是大數據,只要增加家族史、飲食習慣、糖尿病、高血壓⋯⋯等變數,就能增加篩檢準確度。

我們曾開發一個乳癌預測模型,準確率高達90%。只要不到十位受驗者,就能找出五位罹癌個病人。哪怕是早一天、早一個月知道病況,都能降低好幾倍醫療費用,甚至是生與死的差別。

投資好的大數據,AI就能夠賦予我們洞見未來的能力,提早解決問題。

台灣擁有全球稱羨的數據本錢

數據是2020年後智慧醫療的重要基礎,台灣正好具備了優勢——台灣是全世界少數擁有深度表現性資料(deep phenotype data) 的國家;若要列舉這些數據能做出的應用,我會說:The sky is the limit.

什麼是深度表現性資料?指的是膚色、身高、體重、眼睛顏色、罹患的疾病等外顯型的身體、健康紀錄。

台灣人平均每年看15次病,在全球進步國家中數一數二;每看一次病,就會被記錄一次表現型資料,而且是由醫生親自紀錄、有品質、精準的資料。全世界也只有台灣累積25年以上的深度表現型資料,可以成為AI模型背後量大又質精的數據基礎。

舉例來說,過往要測試降血脂藥對不同人的效果,多半要做臨床實驗。但臨床實驗費用昂貴,且受試者均經過篩選,懷孕、高齡、幼童、疾病用藥者等都不能受試,因此常引發質疑:健康臨床試驗者能代表真實世界的人們嗎?

因此,台灣所擁有的「真實世界資料 ( real world data) 」就顯得更有價值、更能反映實況;也能讓未來醫療獲得前所未有的洞見,發展出更強的預測與預防能力——這也是AI帶給人類最好的禮物。

未來城市@天下編輯部

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