巴奇萊不只是位AI科學家，還曾在2014年因罹患乳癌，改變研究方向，「我發現，乳癌是一種非常普及的疾病。我們擁有這麼多病患，累積了這麼多數據，我們竟然沒有好好運用？」她認為，「如果在我罹癌前就有AI診斷技術，也許我的病症可以早2年被發現。」
巴奇萊原先是自然語言處理（NLP）領域的專家，但在罹患乳癌、並於2014年戰勝病魔後，轉往研究AI在癌症診療與製藥的技術應用。
「松鼠AI獎」被視為「AI界的諾貝爾獎」，由中國人工智慧中小學教育公司松鼠AI（Squirrel AI）與美國人工智慧促進協會（Association for the Advancement of Artificial Intelligance）合頒，2019年起每年提供百萬美金獎金，獎勵為人類創造巨大價值的AI技術。（延伸閱讀｜【當初幸好有你#01】讓國旗登上WHO主辦的黑客松！AI一秒判讀新冠肺炎X光 成大擊敗全球1000多隊奪勝）
巴奇萊研究AI診療，獲得「松鼠AI獎」（Squirrel AI Award）。圖片來源：Regina Barzilay網站
乳房攝影AI診斷，捉出15%漏網之魚
10年前，許多醫療院所的資料尚未電子化，演算設備的價格也要上百萬；但如今科技進步，數據取得與可負擔的設備價格，為醫療AI化鋪好了路。「是時候讓AI成為癌症照護的重要一環了，」巴奇萊說。
在美國，高達15%的早期乳癌腫瘤無法被診斷出來；另有40%的女性因為高緻密度乳房組織（dense breast tissue），導致腫塊藏身於正常腺體中，無法被偵測出來。
巴奇萊與所屬的J-Clinic研究團隊，利用圖像處理演算法，分析乳房攝影，讓AI捕捉人類肉眼無法判斷的細微變化，提早掌握病情。他們與醫院合作，收集4萬1,000張乳房攝影，讓AI找出需要再次深度檢查的疑似案例。（延伸閱讀｜陳穆寬專欄｜開刀房出錯率50%怎麼防？百萬筆大數據自動替麻醉人員填表單）
AI分析乳房攝影能捕捉細微變化，有助於乳癌的早期診斷。圖片來源：Shutterstock
團隊認為，AI能協助癌症的早期診斷，延長病患的壽命與治療品質。特別是在影像診斷學（radiology），透過分子與基因資料，判斷出惡性腫瘤與正常細胞；並透過醫療數據找出病情模式，預測可能發生的問題。
此外，AI也能透過早期診斷，為整個醫療過程節省成本，讓療程更有效率。
「美國每一間醫療院所，無論是社區診所或是大型癌症中心，都有急切的AI應用需求，」團隊發現，如何讓醫療人員能輕易上手，熟悉AI輔助系統、讓AI系統能適用不同的病症需求，並確保病患資料隱私，都是下一步的發展重點。（延伸閱讀｜給機器人開刀，除了擔心安全，更該擔心隱私）
人類還沒準備好迎接AI時代
在巴奇萊獲獎後，麻省理工科技評論（MIT Technology Review）對她進行深度採訪，巴奇萊認為，AI的應用不夠普及，人類社會對於AI時代到來的準備，也依然不夠充足。
相較於其他領域，AI若在醫療出錯，付出的代價不只是金錢，還可能攸關人命，所以AI應用的腳步戰戰兢兢。據2017年的統計，全美醫療院所中僅5%部分應用AI技術輔助。
不過，人類對機器演算的信任，依然是需要突破的問題。
巴奇萊舉例，就像狗的嗅覺比人類靈敏，可聞出人類聞不到的味道，演算法也比人類更能偵測到問題。如果真的偵測出問題，人類願不願意相信其結果？
面對今年爆發的COVID-19疫情，巴奇萊團隊也曾應用AI，在各種非必要醫療服務都大量減少時，在波士頓地區找出依然需要前往醫院做檢測的病患，「但我們仍無法取得更多數據，對於這次的疫情做出更大的幫助。」
因此巴奇萊認為，此刻就是醫療朝向AI發展的最佳時機，「希望此次疫情能成為一個警醒，發現我們面對新的威脅尚未準備好。AI就是醫療的未來，我們必須找出信任之道，才能真正往前進展。」
