台大醫院院長吳明賢|台灣龍頭醫院院長:別在島內競爭,要跟世界一流的醫院比

台大醫院院長吳明賢|台灣龍頭醫院院長:別在島內競爭,要跟世界一流的醫院比
台大醫院院長、同時也是世界級胃病專家的吳明賢強調要跟世界一流的醫院競爭。圖片來源:天下雜誌 劉國泰攝 首圖設計:yao ting
2020-10-14
文・劉子寧、陳芳毓 製作・陳芳毓、許鈺屏、高偉倫、阮怡婷、李鈺淇
34566
上網搜尋八月剛上任的台大醫院院長吳明賢,每篇報導,都是他找出新的幽門桿菌殺菌法,大幅降低胃癌發生率,登上多本國際頂級醫療期刊的故事。
 

多數人都知道吳明賢是世界級胃病專家,其實,他對智慧醫療也不陌生。

去年,台灣人工智慧實驗室負責人杜奕瑾擔任「未來城市@天下」客座總編輯,邀請台大醫院談智慧醫療,時任副院長的吳明賢,就是與談人之一。從健保資料的缺陷、AI如何解決「血汗醫護」,到精準醫療為何「不準」,他都侃侃而談。

「醫療一直在進步,沒有閱讀最新的研究報告、參加最新的研究會議,很快就落伍了,」吳明賢的閱讀心得,寫在隨身筆記本上。採訪這天,他一邊翻筆記本,一邊回答;先歸納兩、三個重點,再依序解釋說明,彷彿在解一道攸關台灣醫療未來的申論題。

智慧醫療是時下研究大熱門,各醫院一有成果就對媒體敲鑼打鼓,醫院龍頭台大卻很少開記者會。過去一年,台大醫院有71件智慧醫療研究案,「電子五哥」也帶著新技術上門,「其他醫院在做的、沒做的,我們都做,」吳明賢說。

那何不宣傳?吳明賢說,台灣最好的醫師、最特殊的病例都在台大,要做出世界級研究並非難事;「每個醫院都做診斷模型,但哪個已經落地應用?」他搖頭。

健保如何給付?科技廠怎麼拆帳?病人隱私有保障嗎?從研究到應用,還有重重關卡要闖。

看來,要推動人工智慧醫療,得先有解決人的問題的智慧。(延伸閱讀|杜奕瑾 x 台大醫療團隊|人工智慧如何減輕醫師負擔,改善醫病關係?人工智慧醫療大未來(上)

台大醫院院長吳明賢是胃病專家,也積極研究智慧醫療的發展。圖片來源:天下雜誌 劉國泰攝台大醫院院長吳明賢是胃病專家,也積極研究智慧醫療的發展。圖片來源:天下雜誌 劉國泰攝

不只AI 理想的智慧醫院是「AI+AI+HI」

未來城市@天下問(以下簡稱「問」):你對智慧醫療的想像是什麼?

吳明賢答(以下簡稱「答」):所謂智慧醫療,不是加上「智慧」就比較好,醫療本質應回歸到「以病人為中心」。

如自動駕駛,目的是輔助駕駛者並減少車禍;同樣的道理,智慧醫療的目的是讓病人得到安全有效的治療,並減輕醫護的負擔。「智慧化」只是一種手段,而不是目的。

因此,智慧醫療不只用到人工智慧,而是「人工智慧(artificial intelligence)+環境智慧(ambience intelligence)+人腦智慧(human intelligence)」三者的結合。

人工智慧的開發已相當多,例如自動診斷、影像判讀等模型。它的概念其實不新,心電圖早就能做到立即診斷建議,只需醫師蓋章確認。

「環境智慧」則是新興的觀念。

它利用感應器,如攝影、熱感、動態捕捉、麥克風等裝置,創造更好、更安全的醫療場域。醫學雜誌《自然》(Nature)就有篇評論以此為題:「環境智慧將能照亮醫療照護中的黑暗之處(Illuminating the dark spaces of healthcare with ambient intelligence)」

舉例而言,新冠肺炎的病人需要隔離治療,萬一他在隔離空間意外跌倒,可能沒有人知道。這時候,環境智慧透過感應察覺異常,就可以立即通知醫護人員,醫護人員不需24小時監控病人,也能保護他們的安全。

此外,環境智慧也能協助民眾健康管理、提早發現問題。我們將來要做的,不只有恢復病人的健康,還要把觸角往前伸到疾病預防跟慢性病管理,進一步促進健康。目前,美國正積極利用環境智慧,發展慢性病患者、老人及復健患者的相關應用,將來會是一個很大的市場。

台灣對這個領域的關注較少,但台大持續關注,計畫在一般病房、加護病房、急診、門診等都加上環境智慧。日後,當病人住進加護病房,說不定可以透過感應器提醒適當的翻身時間,不要讓病人臥床太久長褥瘡。

這些需求會越來越急迫,因為醫護人員已經過勞,而慢性病病人卻愈來愈多、愈來愈老。

美國就曾發現,很多死亡或併發症病人,原因都出在醫護人員過勞而疏忽,或做出錯誤判斷。醫護人員不可能24小時在病人身邊觀察他的一舉一動,但機器可以。(延伸閱讀|李友專專欄︱付不起的醫療未來,人工智慧如何支持我們健康老去?

回歸到本質,我們為什麼要用這些冷冰冰的機器?就算AI可以診斷、監控,但最後還是要靠醫師的專業來處置。

因此,未來醫院要能成功,一定是人工智慧、環境智慧,再上人腦智慧,才能變成智慧醫院的骨幹,改善病人治療的過程、減少醫護負擔,這才是智慧化的最終目的。

智慧醫療分三種類 服務型最普及、診斷型尚待落地

問:台大醫院目前有哪些智慧醫療應用?

答:我把智慧醫療分成三類:第一個,是面向醫務人員的智慧醫療。

現在的病人資料都已數位化,醫院很容易就能用這些數據建模,協助醫師診斷。

例如,台大醫院腦神經外科與大立光合作,開發醫療專用鏡頭,能精準進行微創手術,避免造成病人很大的後遺症;而與宏碁合作開發的「糖尿病視網膜病變AI輔助診斷」,也取得食藥署核發的眼科「智慧醫材」許可證(TFDA)。

台大檢驗醫學部主任周文堅,則和雲象科技共同研發白血病患者的「骨髓抹片AI自動分類計數系統」。一般而言,骨髓抹片判讀,倚賴人工以顯微鏡分類細胞,費時費工;這個AI可提供細胞自動分類計數的摘要成果,比人工判讀節省50%以上的時間。

「骨髓抹片AI自動分類計數系統」能提供更客觀且量化的數據以利醫師進行精準的診斷。​​​​​​​「骨髓抹片AI自動分類計數系統」能提供更客觀且量化的數據以利醫師進行精準的診斷。圖片來源:台大醫院

另外,內科部暨健康管理中心主治醫師廖偉智則和台灣大學數學系合作,開發出能正確辨識胰臟癌的AI深度學習分類模型,發表在國際知名醫學期刊《The Lancet Digital Health》(刺胳針數位健康),成為全世界第一個胰腺癌自動判讀AI,準確度比影醫部醫師還高。

台大的心血管外科非常強,有很好的心血管中心、全世界最大的葉克膜資料庫,廣達創辦人林百里甚至帶著麻省理工學院的教授來參訪。(延伸閱讀|廣達集團創辦人林百里:我有一個台灣智慧醫療夢

第二,是面向患者的智慧服務。

這是最常見的,如預約掛號、訊息提醒、行動支付等,幾乎每個醫院都在做。但台大醫院是全台最早、1983年就門診作業就全面電腦化;當時負責規劃的沈友仁副院長,還因此獲行政院「傑出資訊人才」表揚。

第三,是面向醫院管理的智慧管理。

例如醫院總務室的醫材,種類繁多,光骨科的一個骨釘就好幾種,很難人工管理,就需要數位工具來幫忙。台大醫院在這方面的應用也蠻多的,包括人事資料管理、總務室管理都是透系統,把重要的數據撈進來,讓醫院一級主管可以根據資料做決策。

除此之外,急診處也拿到了科技部「Capstone計畫」,要來改善流程的問題。

急診往往很壅塞,如何讓病人的處置更迅速、安全?在最短的時間內判斷能不能讓病患回家?到院前心跳停止的病人,能不能判斷誰救得回來?哪些人該住進加護病房、哪些要住院?這些問題都可藉由AI找出決策參考。

問:既然這麼多醫院都在發展智慧醫療,台大醫院又有什麼優勢?

答:我認為,一個人工智慧研究要能成功,有四大要素:題目、資料、團隊、運算。

當中最容易解決的就是運算,NVIDIA的圖形處理器(GPU)愈做愈好,花錢買就好。但找到題目、解決真正的需求,一定得是傑出的醫師才做得到;而資料品質,決定了模型的準確度;團隊則決定研究做不做得出來、事後能不能應用。

所以,台大醫院的優勢,就是有最傑出的醫師及最多樣化的病人——最急的、最嚴重的、最罕見的病歷資料,我們都有。

這回歸到智慧醫療最基本的問題:哪一間醫院最會診斷、有最多的個案、有最好的資料,就決定了建模的準確度。智慧醫療最大的挑戰是資料與領域專業知識,這些剛好是台大的優勢。

問:台大跟哪些單位合作發展AI?

答:2019年到2020年,通過研究倫理委員會的計畫總共有71件。其中跟院外合作的有30件、跟台大合作的有15件,院內的26件。

「電子五哥」(鴻海、華碩、廣達、仁寶、宏碁)都跟我們有合作。在環境智慧的應用發展上,則與瑞昱電子合作;他們很早就開發出穿戴式或零接觸感測器,利用「計算機的視覺」偵測人們是否跌倒。

這種合作模式很重要,也是台灣很大的機會。

台大醫院與宏碁合作開發的眼科AI輔助診斷軟體,取得食品藥物管理署眼科「智慧醫材」許可證。台大醫院與宏碁合作開發的眼科AI輔助診斷軟體,取得食品藥物管理署眼科「智慧醫材」許可證。圖片來源:台大醫院

同時,院方也成立「智慧醫療中心」,採購NVIDIA最新的超級電腦系統,加強運算能力跟儲存空間,並加速醫療資料庫的整合。

我們把近10年的病人資料,包括醫令、報告、住院記錄、急診記錄、影像、檢查等,用院方的層次建立資料庫,目前已整理到2018年的資料。

台大採用用新一代AI超級電腦。台大採用用新一代AI超級電腦。圖片來源:台大醫院

醫師都很聰明,知道什麼題目重要;只要資料整理好,給他足夠的運算能力跟空間,就能發展出好的成果。

例如剛提到的胰臟癌自動判讀系統,只要擁有足夠的胰臟癌病人資料,就能開發出模型,再拿健保影像資料庫來驗證。加上我們有胰臟癌專家廖偉智、影醫部劉高郎醫師、台大數學系王偉仲教授,開發AI就不那麼難。(延伸閱讀|台大醫院啟用新一代超級電腦 AI影像診斷更上一層樓|智慧醫療懶人包#8

技術到位 仍需法規鬆綁、產品商用化

問:與外部單位合作時,通常會遇到哪些問題?

答:台灣過去50年來培養得最好的兩種人才,就是醫療跟ICT。怎麼結合?溝通平台跟橋樑很重要。

因為兩邊使用的語言不大一樣,所以,從起心動念、選擇題目的時候,就要一起開發。不懂醫學的人,無法了解病人或醫護人員真正的需求,容易做出「為AI而AI」的應用。

例如,Apple Watch雖然能測血氧,但若沒有特別目的,用戶也不會每天看,也看不懂。重要的是,知道數據後,應該做什麼處理?這些都需要醫療知識才能推廣,不然就只是個很炫的科技產品,卻不一定有實質幫助。

另外更現實的層面,是合作牽涉的權利與義務。

例如,智慧財產權怎麼區分?產品做出來後怎麼賣?都要事先講好。否則,有些廠商覺得資料「給我就好」,但是醫院收集資料要10多年,怎麼能說給就給?

有時候,科技廠認為我們只是提供資料,但別忘了,四大要素裡資料排第二。假如資料不夠正確、不夠精準,怎麼做?(延伸閱讀|台灣最強的兩大產業 如何創造出AI神醫、兩千億智慧醫療商機?

問:那如何維護資料與病人隱私?

答:我們也擔心廠商拿資料做些我們也不知道的研究,所以跟廠商的合作意向書,都必須經過醫研部專家嚴格審查。

與外部單位合作時,如果對方需要把我們的資料攜出,研究者必須上文,經由研究倫理委員會、台大醫療體系醫療整合委員會、資訊管理委員會、院長等層層關卡同意,才能放行。

在一個數位化社會化的時代,數據就是「未來的石油」;你如果想開採,就需要授權,或付出權利金。但很多人還沒有這個觀念,如果有人透過研究案取得資料,使用卻超出研究所需要的範圍,都是不應該的。

在資料使用上,包括健保資料庫,人權團體對隱私有意見。但我認為他們想錯方向了,我們應該想,「為什麼國外可以將資料釋出?」「為什麼我們也可以使用國外的資料?」只要去識別化,就只是一筆筆的數據資料,跟隱私已經沒有關係了。

國外現在雖有新法律,給予人民退出參與研究的權力,但也會增加醫療流程的複雜性。

未來最珍貴的就是資料,誰擁有最好的資料,就是擁有最好的油田;但「資料如何計價?」是一個待解的問題。

我看過一篇文章,指出「醫療數據商用」有四個困難:標準難、確權難、保護難與價格難。這些困難不是只台灣有,美國、大陸也面臨一樣的問題。

問:醫療AI為什麼那麼難落地應用?

答:為什麼智慧醫療講那麼久,實際應用卻很少?

實際上,醫院用最多的是AI幫忙掛號、付費,這很簡單;可是,哪些真正已經用到病人身上?各醫院都開發出很多模型,都聲稱「正確率達90%」,台大也開發很多,問題是:哪間醫院已將模型落實在日常診斷?幾乎沒有,都還屬於開發階段。

發展AI有兩個問題,一是技術,台灣應該沒有問題;第二是法規。舉例來說,胰臟癌的自動診斷軟體能減少醫師的負擔、提升醫療效率;可是對醫院來說,它無法增加收入,因為健保局不給這些應用,那這些應用該由誰付費?

所以我才說,每個醫院都做很多AI計畫,但也只是「計劃」,距離真正落地,還有很長一段路。

就算要當成產品賣給別人,但現階段就連「要怎麼賣?」都還沒有定論。美國的FDA也批准很多這類型的醫材核可,但也沒有明確的商業模式。

過去,IBM也向台大醫院推銷智慧醫療系統「華生」,但我們拒絕了;一是它很貴,二是它開發時使用的是美國人的數據。

IBM開發的智慧醫療系統「華生」。IBM開發的智慧醫療系統「華生」。圖片來源:截自IBM官網

這是AI落地的另一個問題:它往往只適合應用在某一區域,用在不同族群就不準確。

AI還有一個問題,是很難確知運算結果的產生原理。

國外做過一個氣喘的病人的研究,AI得出的結果是:「住到加護病房,病人癒後會比較好」,這很明顯是系統錯誤。住到加護病房一定是較嚴重的病人,可能是加護病房的照顧比較好,使他恢復得比較好。

所以,設計AI除了涉及技術問題,還必須有足夠的專業知識,否則就會得出沒有因果連結的建議。

小國應資源集中 加速國際競爭力

問:你怎麼看台灣現在各醫院在智慧醫療百家爭鳴的情況?

答:如果每間醫院只用自己的資料去做模型,將來會變成很大的問題。

演算法是一個黑盒子,不像醫生診斷能明確說出「為什麼做這個診斷」。如果每間醫院都各行其事、資料又不夠大,結果就是這個AI模型只適用於自己的醫院。

台大是台灣的龍頭醫院,我們看的,是其他世界第一名的醫院在做的事。我常講,台大的教授不是台大教授,是台灣的教授、也是世界的教授。所以大家不要互相競爭,而是兄弟登山、各自努力,跟世界競爭。

台灣雖是小國,但在醫療跟資訊領域是大國;大家不要把眼光放在台灣,開發出來的東西只適合在自己醫院用、只能在台灣用,不是很可惜嗎?

問:你認為政府該出面整合嗎?

答:政府是火車頭,當然要帶頭;但台灣是小國、資源有限,資源應該要更集中。

在英國或荷蘭,重要的科技計劃都是top down(由上而下),他們會邀請知名、有經驗的單位投計劃;但台灣的計劃審查常常是作文比賽,有些人沒有經驗,但很會寫、甚至會抄,而審查的人也無從辨別,反而讓資源分散了。

台大醫院的新計畫都是分成個人計劃、醫院計畫跟院長計畫。資源重點放在亞洲第一的院長計劃,及醫院的重點發展計畫,但仍保留資源給個人計畫,讓年輕醫師有機會嶄露頭角。

不是人人都適合做研究,有些人好好開刀、照顧病人,服務做好還是能升等。可以有一些bottom up(由下而上),但不是要求每個人都做同樣的事,資源分配反而無法集中。(延伸閱讀|專訪台大院長/台大新任「總教練」吳明賢的三個理念


疫情推波助瀾 加速5G+8K遠距醫療發展

防疫期間,台大醫院嚴格管控進出人流。圖片來源:台大醫院新冠肺炎防疫期間,台大醫院嚴格管控進出人流。圖片來源:台大醫院

當被問到疫情如何改變醫療環境,吳明賢反問我們一則笑話:推動組織數位轉型,誰是關鍵人物?是CEO、CFO還是CTO?

「答案是COVID-19。」他笑著解答。

在這次疫情中,最常被提起的醫療科技就是「零接觸醫療」。「廣義來講,就是減少接觸感染的機會,」吳明賢解釋,不只遠距醫療,環境智慧監控也算在內。

例如,台大雲林分院收治的重症病人,就使用了環境智慧監控;讓醫護人員在無接觸的情況下,能透過感應器跟麥克風掌握病房裡情況,確保病人安全,也降低醫護的風險。

事實上,台大早在2009年便成立遠距醫療中心,是國內最早做遠距醫療的醫院。剛開始是自費會員制,讓出院的病人或海外台商,能透過遠距醫療得到醫師診斷;這次疫情,也讓有醫療需求的居家隔離患者,不用到醫院就能遠距看診。

台大遠距照護中心讓不方便到醫院的病人能得到醫師診斷。台大遠距照護中心讓不方便到醫院的病人能得到醫師診斷。圖片來源:截自台大醫院網站

吳明賢預測,未來,遠距醫療會進化為「5G+8K」——5G,使資料傳輸速度更快,影像不再有延遲;8K則讓影像更清晰,甚至比實際看診更清楚。

例如,救護車可以提前把病人的資料跟影像傳到醫院,到院時就能及時處置;日本則已經將8K影像技術,應用在離島居民的遠距看診,「用8K影像拍攝皮膚病還能放大,搞不好比現場看得更清楚!」吳明賢說。

台灣大學附設醫院

・等級:醫學中心
・總床數:約2,300床
・員工數:約6,700人
・2019年營收:新台幣387.16億元
・門診量:每年約300萬人次
・智慧醫療重點:急診、遠距醫療、內外科

台灣大學附設醫院院長吳明賢

專長為內科與腸胃科,曾因胃癌研究獲教育部63屆學術獎。曾任台大醫院副院長,台灣大學醫學院臨床醫學研究所博士。

台灣大學附設醫院院長吳明賢台灣大學附設醫院院長吳明賢。圖片來源:天下雜誌 劉國泰攝


重磅專訪・台灣醫院院長專訪

・【台大醫院院長吳明賢】台灣龍頭醫院院長:別在島內競爭,要跟世界一流的醫院比

・【小港醫院院長郭昭宏】智慧醫療是方法,提升品質是目的

・【台北榮總院長陳威明】智慧醫療首重病人安全,輔助診斷、改善流程是其次

・【台中榮總院長陳適安】醫院不一定要做AI,但要數位轉型

・【振興醫院院長魏崢】70歲還學AI的心臟名醫:別說「我不會!」既然都要學,不如早點學

・【馬偕紀念醫院總院長劉建良】北台灣第一所西醫院院長:智慧醫療要以病人為中心,降低同仁負擔

・【林口長庚醫院院長程文俊】全台最早數位化醫院院長:從AI到BI,6大主題資料庫把決策變快、更安全

深度專題|智慧醫療・我們的未來醫生

其他人也在看

你可能有興趣

影音推薦

#廣編企劃|【2023 天下城市高峰論壇 #9】新竹市交通處長 倪茂榮:改善交通,必須先做出優良示範道路|天下雜誌✕未來城市

已成功複製連結