李友專專欄|「身為醫師,我曾因夢到『取消健保』而嚇醒⋯⋯」AI早覺醫療如何避免惡夢成真?

李友專專欄|「身為醫師,我曾因夢到『取消健保』而嚇醒⋯⋯」AI早覺醫療如何避免惡夢成真?

李友專認為,用AI預防、治療,有機會對抗醫療產業的死亡螺旋。 圖片來源:Shutterstock

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文・李友專

高齡人口比例、慢性病人口數持續攀升,擴大醫療保健需求與醫療照護支出。根據《2019年全球醫療照護產業展望》報告指出,全球醫療照護支出預計每年增長5.4%。

醫療科技與醫療物聯網是非常大的市場,成長速度最快;但由政府補助醫療支出的福利國家,面對醫療產值的增加,背後仍有不容忽視的隱憂。

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醫療支出排擠政府其他GDP

全世界醫藥市場將以年複合成長率6.5%速度成長,預估至2022年,產值將突破10兆。以美國為例,醫療支出已占國內生產總值GDP的18%~19%,不久將成長到20%;而台灣的醫療支出,不含慢性病與長期照護的健保給付項目,已占政府總預算兩兆的35%,並持續以每年3~5%的速度成長,造成政府壓力,並排擠其他資源。

隨著年紀增長、身體退化,人無可避免罹患多重疾病並多重用藥;但當醫療成本持續增加,排擠政府其他預算,政府無力負擔之下,可能會反過來調整並降低醫療預算,造成血汗醫護日益嚴重。

醫療是非常仰賴人力的產業,人事成本佔醫療支出極大比例。

以一家1000床的醫院為例,所需醫護人員約6、7,000人。若壓縮醫療資源、縮減人力,造成醫護人員工作時間增長、降薪,或醫生縮短看診時間,將大大的影響醫療品質;在血汗醫護(英文稱為「burn out」)的狀況下,容易發生醫療錯誤。

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圖片來源:Shutterstock圖片來源:Shutterstock

2000年時美國統計,一年約9萬8,000人因醫療錯誤致死;此一訊息發表後,全世界醫院都致力改善醫療錯誤致死。但15年後,死於醫療錯誤的人數,卻從9萬8,000人增長為25萬人,成為十大死因第三名,僅次於癌症與心臟病。

醫療成為「死亡螺旋」(Death Spiral),拖垮經濟成長,未來極有可能回歸到所有醫療支出皆由病患吸收,相信你我都不樂見這樣的發展。

各位一定都聽過「小病看診所,大病到醫院」「不重複用藥」等口號,但仍難以抑制醫療資源消耗速度。究竟要怎麼改變呢?

筆者身為皮膚科醫師,也曾因為擔憂醫療現狀而做惡夢,夢中政府宣布將結束健保,回歸自費醫療。若台灣真的回到民眾自費就醫,我們將難以避免進入「因貧而病、因病而貧」狀態。

隨著環境與疾病越來越複雜,我們能妥善應用各種工具做好健康照護管理,但究竟要如何避免陷入「因貧而病、因病而貧」狀態呢?

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用AI預防、治療,對抗醫療產業死亡螺旋

2018年3月,筆者於美國洛杉磯參與第一屆ICAIH會議(International Conference on AI in Healthcare),與世界各國專家一同探討醫療系統人工智慧應用,意外找到為上述困境解套的方法。

從應用對象、應用地點、應用時間等面向進行討論,與會300多位來賓一致認為AI於醫療上最重要的應用層面,分別是:

一、醫師於醫院使用AI急性醫療(如醫學影像辨識、醫學訊息等)

二、一般民眾居家預防

這給了筆者當頭棒喝,若能透過AI在醫療的前端——「一般民眾身上做好預防」,那麼很有機會降低醫療費用,並連帶解決血汗醫護、醫療錯誤的發生。

與傳統將醫療照護責任歸為醫護人員不同,新型態的AI醫療,民眾將直接參與用藥、疾病照護,自我居家健康管理,卻不會使醫療費用高度成長。

精準預測,避免無差異式篩檢

每年有超過一萬人死於乳癌、子宮頸癌、大腸癌與口腔癌,政府因而編列「國民健康署菸害防制及衛生保健基金」支應四癌篩檢。立意良善的無差異式篩檢,卻不考量民眾的罹病基因、慢性病、藥物使用、運動習慣、職業與生活型態等變數,所以效能相對較低,也消耗民眾與醫護時間成本、人力,並排擠其他醫療需求與支出。

筆者認為,發展「精準預測」,才能有效預防並解決成效不彰。

圖片來源:Shutterstock圖片來源:Shutterstock

以乳房攝影的無差異式篩檢為例,建議可調整為先參考過去病史、飲食習慣、生活環境、二等親是否罹病,甚至於納入整個健保資料庫的數千個變數,用AI先算出高風險者進行篩檢,相信遠比無差異式更精準。 

身體狀況會隨著環境與行為改變,當AI能幫助提早預測健康惡兆,且是負擔的起的合理費用,相信能幫助病人做好健康管理,無論是政府或是個人,皆能有效降低不必要的醫療成本,跳脫醫療死亡螺旋。

李友專

醫學是太太,電腦是情人


是位具有醫學資訊研究所教授頭銜的皮膚科主治醫師。初中時父親買回一台電腦Golden II開始寫程式,而後進入醫學系,實現了IT技術和臨床醫學的完美融合。
2010年10月當選美國醫學資訊領域最高學術榮譽委員會美國醫學資訊學院(ACMI)院士,成為唯一一位來自亞洲的院士,被稱為台灣醫學資訊之父。 

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