距離台中高鐵站約半小時車程的中國醫藥大學附設醫院，今年2月率先開設心臟、腎臟、胸腔、兒科、眼科、乳房外科、精準醫學及健檢中心等8個輔助門診，讓AI走入診間。
週五晚上8點半，中醫大兒童醫院的門診區幾乎找不到空位，全是帶著孩子排隊就診的家長們。
牆上的電子看板剛跳過110號，一頭長捲髮、大寬褲的段丹心，就牽著兒子走出中醫大副校長暨兒童遺傳科主治醫師蔡輔仁的診間，準備帶兒子去領藥、打針。
「今天來比較好，我之前來真的等到快要睡著了。有時候等拿藥，等到我們的時候，都沒有藥了，還要等他們（藥師）去調過來，」段丹心對《天下》說。
段丹心坦言，去年發現13歲的兒子身高不到150公分，長得比同齡的孩子慢了許多。擔心的她，就帶兒子來看遺傳專科找原因。
骨齡判讀，就是判斷孩子成長發育的重要檢查。「但它是一個枯燥乏味、浪費時間、但又無法為醫師增加太多經驗的檢查，」蔡輔仁說。
要知道孩子的骨齡，得先照手部X光，再用圖譜裡的標準樣式，對照眼前這個孩子的手指骨頭形狀。按照性別、年齡，比對出實際的生理年齡。
段丹心說，照了骨齡才發現，14歲的兒子骨齡只有7歲。最後在生長激素的刺激下，幾乎每個月長高一公分。看診一年多，已經長高了快20公分。
但她不知道的是，為兒子判讀骨齡的不只蔡輔仁，還有AI的幫忙。
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棒球隊也來排隊預測身高
AI助手的誕生，為的不只是看診效率提升。長遠來說，還要把這套知識與經驗，送到沒有兒科醫師可以看骨齡的地方。
「會來看骨齡的，不是孩子長得太快，就是長得太慢，所以家長擔心是不是有內分泌問題，或是性早熟的問題？」蔡輔仁說。
骨頭發育程度，就是用來約略對應孩子的生理年齡。每個人的生長速度不一樣，如果6歲的孩子照出骨齡已經11歲，那將來很可能長不高，因為發育太早。
雖然來到診間的孩子，只要半年、一年照一次骨齡就好，但一個月累積下來，骨齡X光片大約有600張。
每次判讀，都要翻閱圖譜。第一次做的醫學生，從第一頁開始翻查圖譜，可能耗時30分鐘。「現在孩子的手還沒離開X光機，（判讀）報告就打好了，你看速度有多快，」蔡輔仁說。
而且不能只是判讀骨齡，還要按照生長曲線表，沿著年齡和目前身高，推算出未來可能身高。既然是參照數學公式推算，這個工作也交由AI助手來執行，一個按鍵就能得出預測身高。
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蔡輔仁也曾在診間外發現，一排少棒隊的選手，穿著運動服來看診。
「因為教練要評估每個人的骨齡，希望知道這個孩子可以長多高，將來適不適合繼續培養。長得高的可以去當投手，真的長不高的，也許就當興趣，不要把運動當成一生的志業，」蔡輔仁說。
AI的起源，就是希望能讓更多醫師看懂骨齡。「因為預測身高這種需求，我不把它當作醫療級這麼嚴肅，有點像是娛樂級或商業級。但這群人來了，就擋住真正需要醫療級照顧的那些小病人，」蔡輔仁說。
深度醫療 常見疾病AI都能看
不只中醫大，從南到北，台灣各大醫院都在積極探索，如何用AI來改善診斷、治療流程與品質，甚至把名醫的知識與經驗，帶到其他地方。
光是以大腦為例，高雄榮總就瞄準急診常見的腦出血，要用AI串聯檢傷分類，快速分辨腦中風的種類；台大醫院則是和新創公司醫隼科技合作，在執行「電腦刀」治療三大常見腦瘤前，就讓AI幫放射腫瘤科、神經外科醫師和物理師，30秒圈選腫瘤位置，省下數個鐘頭的時間。
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2月開始，台大醫院已經有20多位接受電腦刀治療的腦瘤患者，是由AI助手幫忙圈選腫瘤位置。為了精準定位，讓放射線不要傷及無辜的組織，過去醫師得花上好幾個小時，在電腦斷層、核磁造影的影像上，畫好每個腦瘤位置。現在只要打開電腦刀系統，就能看到AI建議的腦瘤圈選結果。圖片來源：王建棟攝
從來不知道自己有潛在疾病的人，因為數據的示警而走進醫院。身陷繁瑣雜務中的醫生們，也正因為AI的介入，探索全新的工作方式，來減少病人舟車勞頓、為了看到名醫而苦等候診的時間。
今年3月，美國知名心臟科醫師托普（Eric Topol）甚至出版《深度醫療》（Deep Medicine），詳述AI如何讓醫師透過數據收集更了解病患、減少誤診及不必要的時間浪費，把更多心力花在病人身上。
他在受訪時舉例，如果有人因泌尿道感染所苦，只要去藥局買內建AI診斷功能的智慧工具，就能知道結果，自己購買抗生素，不用排隊等醫生。「這不是人人皆適用，」托普對《衛報》強調，「也不適用於生死交關的癌症或心臟疾病的初診，但大部份的常見疾病，只要你願意，都有可能交由AI診斷，不需要醫生。」
65歲的托普，是美國斯克里普斯研究所（Scripps Research Institute）轉譯醫學研究院的創辦人兼所長。目前為止，他的論文引用次數已超過25萬次，在醫藥領域的前10名，因此曾入選為美國科學資訊研究所（Thomson Reuters ISI）的「時代醫生」（Doctor of the Decade）。
他長期關注科技與醫療發展的相互激盪，過去8年接連寫下《顛覆醫療》（The Creative Destruction of Medicine）及《未來醫療》（The Patient Will See You Now）2本書，剖析科技如何為醫療帶來變革。
2月，托普也接受英國衛生與社會保障大臣的委託，為英國的全民免費醫療服務NHS擘劃轉型藍圖，描繪AI、機器人等科技工具如何改變現有醫療運作。
放眼全球，投入這場數位轉型的創投資金，正在大幅成長，8年複合成長率將近37%。資誠最新調查結果顯示，台灣74家數位醫療廠商，未來5年預計投入項目，主要集中在大數據分析和AI應用。
台灣也在浪潮之中，加速數據整合與分析，化身「深度醫療」實驗場。
1990年代開始，電子化、資訊化的潮流，就滲入醫療圈。從過去的紙本病歷，轉向電子病歷系統後，X光、電腦斷層（CT）、磁振造影（MRI）等影像資訊逐漸納入線上系統管理，多年來的影像資料匯集，也加速了AI輔助診斷、治療的出現。
AI助手的好處，除了增加醫生的效率之外，還能提供第二意見，減少醫師捲入醫療糾紛而被告的風險。但負責銜接臨床需求和AI模型設計的長佳智能研發長黃宗祺觀察，「一般人在看第二意見，現在已經捧到過度泡沫化，其實AI提供的第二意見還是很片段。」
以最成熟的影像判讀為例，AI可以針對單一題目，提供快速解答。但AI輔助診斷的應用，還是十分碎片化，只能做到部份疾病的判讀，少有全面性解答。
要成為商品或服務，形成獲利模式，更是困難重重。
能不能賺錢 得先過法規這一關
食藥署簡任技正洪志平解釋，世界各國都沒有智慧醫材的明確定義，目前台灣取得認證的醫療軟體超過1500件，但趨近AI應用的僅3件。而「電腦輔助診斷」（CADx）項目還沒有任何一件申請案取得認證。
隨著AI影像判讀在臨床應用逐漸成熟，要以商品形式販賣到其他醫院的時候，可能會落入這兩個項目，一一走過認證的申請程序。
「許多國家都在修改醫療器材准證的法規，」美國新創公司AliveCor負責亞洲業務的全球銷售營運副總李柱演（JY Lee）觀察，「因為他們並沒有評估AI的明確規範。」
衛福部食藥署署長吳秀梅解釋，台灣也在2017年12月推出「醫療器材軟體確效指引」來確保軟體有無達到成效。即便是AI演算過程的不透明，也可以在審查時確認準確性來把關。
食藥署長吳秀梅認為，AI時代的來臨，並沒有改變太多。 只要了解法規存在的目的，就能從準確性來把關。圖片來源：王建棟攝
「就像我不會造車，可是我會開車，就知道車子有沒有出毛病，道理是一樣的，」吳秀梅認為，軟體的設計，很多都是專業，要把關不代表一定要全部揭露，「而是要回到我們的目的，就像車子能不能正常上路一樣。」
長庚醫院醫療人工智能核心實驗室主任郭昶甫則坦言，AI的黑盒子還是很需要擔心。當AI演算法是動輒上百萬個參數寫成的模型，一旦出問題，用人力檢驗將會非常困難。
他以開刀順序為例，醫生每天可以動刀的人數有限，誰能先進手術房，要看病患的病況來決定。如果AI透過輔助診斷過程來調配病患動手術的先後順序，「AI做的決定，我們能不能信任？」郭昶甫說。
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長庚醫院醫療人工智能核心實驗室主任郭昶甫分析，AI的建置有許多隱藏成本，運算量帶來龐大的耗電量就是其中之一。圖片來源：王建棟攝
當醫療的傳統壁壘慢慢落下，新的生態圈究竟是創造更多生命與價值，還是帶來更多不透明的隱性競爭與浪費？
深度醫療的未來，就掌握在你我手中。
（本文轉載自 《天下雜誌》，授權《未來城市@天下》刊登。未經同意請勿轉載。）
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