台大醫院院長吳明賢:亞洲人的醫療,讓台灣用科學與民主來寫|客座總編輯1

台大醫院院長吳明賢:亞洲人的醫療,讓台灣用科學與民主來寫|客座總編輯1
未來城市@天下邀請台大醫院院長吳明賢擔任智慧醫療客座總編輯。圖片來源:賴永祥攝 首圖製作・高偉倫
2021-03-16
整理・陳芳毓 攝影・賴永祥
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2020年的疫情,使科技業大爆發,台積電也成為全球矚目的「護國神山」;但廣達集團創辦人林百里說,台灣,應該繼續打造第二座護國神山,那就是智慧醫療。

什麼是智慧醫療?台灣為何非做不可?2021年第一季,「未來城市@天下」邀請台大醫院院長吳明賢擔任客座總編輯,邀來醫界與科技界關鍵人物,一同找出問題解答。

第一場「台灣智慧醫療的現況」,吳明賢邀請台中榮總院長陳適安與林口長庚醫院副院長溫明賢,一同對談。

智慧醫療-客座總編輯-台大醫院-吳明賢-ai醫療-影像醫療-榮總-陳適安-溫明賢-林口長庚醫院-台灣人工智慧實驗室未來城市@天下邀請醫界與科技界關鍵人物對談智慧醫療議題。

未來城市問(以下簡稱問):為什麼我們應該在這個時候關注智慧醫療?

吳明賢答(以下簡稱吳):最近網路流傳一個笑話:誰促進這一波的數位轉型成功?是執行長、財務長、還是資訊長?答案不是CEO、也不是CFO、更不是CTO,而是Covid-19。

因為新冠肺炎的流行,大家把2020年定為「全球健康元年」;可是在此之前,智慧醫療已經在美國談得非常久。特別是2019年,在重要的醫學期刊《自然醫學》(Nature)創刊25週年時,就是以智慧醫療作為主題。從子宮到墳墓、所有跟醫療相關的應用,都有提到。

美國的醫療照護有許多不足,包括醫療費用持續高漲,但醫療結果並沒有比較好,病患對就醫環境也不是很滿意。這種醫療稱為「淺層醫療」,而淺層醫療的解方,就在智慧醫療。

其次,醫療技術,包括人工智慧、大數據分析以及雲端運算,都已經成熟。

所以,為什麼智慧醫療在2021年變成非常熱門?其一,是醫療體系存在太多我們不滿意的地方,其二技術已經成熟。事實上,智慧醫療應用到的技術,在其他領域已充分應用,被稱為「第四波工業化」,唯獨醫療尚未充分應用。

問:您覺得智慧醫療能解決哪些問題?

吳:很多的影像檢查,應該要立即判讀;可是在醫療體系,很多報告都要等到一個禮拜、一個月,甚至更久。這都是因為醫療的需求越來越多,可是醫療資料蒐集還不夠完整。

智慧醫療的應用層面相當的多。在疫情期間,大家談最多的「多方會診」跟「遠距醫療」,智慧醫療就可以協助;一方面讓醫護的診斷更快、更準;另一方面,讓醫護有更多時間跟病人接觸。

問:兩位院長都是醫院管理階層,從你們的角度來看,哪些問題迫切需要用智慧醫療來解決?

溫明賢答(以下簡稱溫):台灣面對的挑戰,主要是人口老化,病人的疾病嚴重度就會增加。如何利用智慧醫療,很快掌握抓病情,是很重要的。

第二,我們對於長照以及預防都投入不足,這也可以借用智慧醫療來幫助。

第三,醫療費用高漲,健保危機,如何利用智慧醫療降低費用,這值得深思。

還有醫師與照護人力不足,假使智慧醫療能夠幫助節省照顧團隊的時間,就能吸引更多人投入醫療行業。

最後,醫療分布不均,怎樣利用遠距醫療照顧偏鄉居民,都是以後面對的挑戰。

智慧醫療-客座總編輯-ai醫療-影像醫療-溫明賢-林口長庚醫院-台灣人工智慧實驗室林口長庚醫院副院長溫明賢。

陳適安答(以下簡稱陳):美國很多大醫學中心,都逐漸把智慧醫療稱為「數位醫療」,也成立了很多數位醫療中心。

如果用「數位」兩個字,就很容易瞭解,跟電腦運算、電腦科學相關的所有醫療行為,或是相關的醫療管理,都是智慧醫療的範疇。

電腦可以24小時不休息,一直運算,可是醫師再怎麼樣值班,也不可能24小時、36個小時不休息。在知識膨脹快速,新的論文、新的數字一直出來,如果沒有電腦運算來幫我們來吸收消化、整理最新的醫療資訊,醫師的學習也會比較吃力。

以管理端而言,醫療管理,已不是純粹醫院裡面的管理。衛服部給我們很多任務,跟周邊社區環境的關係、遠距醫療,都有賴於數位醫療,才能幫我們達成任務。

智慧醫療-客座總編輯-台中榮總-ai醫療-影像醫療-榮總-陳適安台中榮總院長陳適安。

智慧醫療能解決哪些問題?

問:我們該如何向一般人解釋「智慧醫療」?可以分哪些方向探討?

吳:簡單來講,智慧醫療就是資通訊技術在醫療上的應用,剛才陳院長所講的「數位醫療」,也是智慧醫療的另外一種稱法。

為什麼智慧醫療在目前這麼重要?因為醫療一直在進步,但是知識的進步永遠超過我們的學習速度。

美國有兩個很重要的研究。第一個研究是發現,每天因醫療疏失而死亡的人數,大概是掉掉下一架飛機死亡的人數。

不是醫師或醫護人員不夠可靠,而是美國血汗醫護的問題相當嚴重。

第二個研究是,美國從1975年至今,每人的醫療花費從500美金增加到1萬1,000元美金,GDP占比從6%到18%;可是,病人受到照顧的時間卻減少。1975年,每個病患的出診時間大概有60分鐘,回診有30分鐘;可是現在,初診是12分鐘,回診是7分鐘,沒有比台灣好去哪裡。

所以,智慧醫療能提升效率、醫療效果、醫療可近性、醫療花費等四方面,可以協助解決目前醫療碰到的挑戰。

問:一般民眾到醫院去,他大概會看到哪些智慧醫療的應用場景?

吳:台灣的醫院數位化已經很快了。大家現在去醫院,很少看到紙本病歷,病歷電子化是智慧醫療的第一步。另外,影像檢查,或跟影像有關的檢查,包括心電圖、X光片或是電腦斷層、核磁共振,這些影像也都已數位化。

數位化在數位醫療非常重要,這是進入人工智慧的一大步。

其中,遠距醫療在這一波扮演蠻重要的角色。台大一開始是針對慢性病,尤其是心臟病人出院後的健康管理;但在這一波疫情裡,用最多的其實是在台大雲林分院。

雲林因為比較偏鄉,醫療資源分布不那麼均勻,所以在遠距醫療和多方會診的運用,相當成功。

不過,為什麼我一開始就說,Covid-19扮演一個很重要的角色?因為這牽涉到醫療法的修訂,尤其是《特管法》(全名為《特定醫療技術檢查檢驗醫療儀器施行或使用管理辦法》)的修改。過去醫師沒有親自看病患,是不能開處方的;可是因為Covid-19,在某些特定場景和科別,衛福部已經開放了遠距醫療。

問:長庚醫院是台灣規模最大的醫院,創辦人王永慶非常強調「數字管理」。長庚在智慧醫療這個領域,有哪些主要的應用場景?

溫:長庚醫院在智慧醫療大概分兩大類,直接的醫療與間接的醫療。從門診、急診、住診、檢查、檢驗、手術室,都可以體會到智慧醫療的應用。

在門診報到的時候,插上健保卡,我們就會提醒要量測好血壓、心跳、體溫;假使回診前,應該做的檢查還沒有做,我們也會提醒。在診中需要去做的檢查,我們也會提醒。

住院當中或出院的時候,也都有很多的智慧醫療的應用。比如說,出院時,所需要的藥物、要付的賬目,還有各種該做的事項,我們都會提供。

病人出院以後,我們馬上就可以用人工智慧,比對得知哪一位病人可以住到病房和床位。

林口長庚醫院手術非常繁忙,每一台刀都有手術室的排程和監控系統;手術室裡頭需要搬很多器械,特別是骨科,器械非常非常重。

一天這麼多開刀,假使用人力,需要搬運好幾次。但我們現在都是用機器人來做這些事,你可以告訴它,這一間房間需要哪些器材,要怎麼走、送到哪一間、什麼時候送、什麼時候搬回來,這些都是智慧醫療的場景。

在直接醫療方面,比如說,急診室遇到骨盆腔的骨折,我們都有AI影像可以輔助醫師;腦部的神經腦瘤或血管瘤,我們也用AR技術更精準、精確地來做手術,讓病人得到更安全、更有效的治療。

智慧醫療-客座總編輯-台大醫院-吳明賢-ai醫療-影像醫療-榮總-陳適安-溫明賢-林口長庚醫院-台灣人工智慧實驗室長庚醫院利用「機器人立體定位輔助」,精準打擊惡性腫瘤。圖片來源:取自長庚醫院網站

問:陳院長在台北榮總的時候,就已經大力投入智慧醫療,現在到了中榮,您在這兩個醫院,各自做了哪些事?想把什麼樣的經驗帶到中榮?

陳:我在台北榮總的時候,擔任醫院智慧醫療委員會的執行長,在台北榮總推動大概兩年半的智慧醫療。

台北榮總智慧醫療的範疇蠻廣的,包括行政護理、管理,全能基因的AI、影像的AI,還有大數據的管理,以及諸多產學合作。

當時,北榮承接科技部的AI影像計畫,在三年的計畫裡,有腦部腫瘤、頭頸癌、腹部腫瘤、心血管疾病、心律不整電燒手術、肺部腫瘤等,臨床上的AI的應用非常廣。

這些AI技術的開發,有賴中央研究院、陽明大學,還有交通大學很多資訊老師的協助。這些專案大多已經完成,現已進入最後階段,希望能落地,得到食藥署的認證。

我來到台中榮民總醫院,發現許惠恆許院長在台中榮總的時候,在智慧醫療的推動不亞於北榮,幾乎每一個部科都有一個智慧醫療的題目在做。

比如護理部門,對於如何預測病患是否會在病房裡面跌倒,都已經做到深度學習。這是與工研院合作,都已經快結案了。

在影像方面,北榮比較偏向核磁共振、電腦斷層這些影像AI;但中榮對於病理影像、細胞影像,甚至在婦產部推出生殖醫學,預測胚胎囊包會不會在子宮裡產出胎兒,都有很好的AI預測模型。

在重症醫療方面,中榮與研華、東海大學一起合作。對於病患住到重症加護病房後,各方面的預測值,包括生命跡象預測值、會不會產生呼吸窘迫症,也都有非常好的AI預測成果。

智慧醫療遇到哪些挑戰?

問:接下來問一個比較實際的問題。醫院在把智慧醫療落實到管理流程的時候,會碰到哪些挑戰?

吳:醫院做了這麼多的努力,但醫療給付並沒有提升。我們的醫管當局應該要思考,是不是應該對於推行智慧醫療的醫院,應該要有獎勵措施。

美國醫療保險都是商業保險,只要這樣做更好,它就會給付更多;台灣因為是健保,所有的給付,特別是新項目,一定都要經過健保。假如要再經過健保,我想是,就是一條非常漫長的路了。

其次,美國的經驗發現,個別醫院所建立的AI演算法,外推應用的時候,就會碰到準確度跟敏感度、特異度降低的問題。所以現在美國也興起聯邦學習,讓資料蒐集更完整、更沒有偏差,這樣所建立出來的AI模型才會更準。

這也是我一再提倡的,在個別醫院所建立的模型,應該應用到其他的醫院。

台大醫院在利用人體視網膜做AI診斷時,準確度就有再外推;我們做胰臟癌自動判讀時候,也有利用健保提供的影像。

這一點我覺得相當重要。在美國,美國人非常慷慨,把所有影像都放到雲端,你可以去找美國人的胰臟癌影像來做機器學習,或做人工智慧的建模。

他們知道AI有一個特性,你餵越多、越完整的資料,它就會越來越準;而且一定會比人更準,因為人沒有辦法24小時學習。一個皮膚科醫生,一輩子了不起看1,000個皮膚癌,但是AI透過深度學習,可能幾天就可以看一萬個皮膚癌。

你可以想像,資料越完整,所建立的人工智慧演算法,也會越準。所以,怎麼解決資料的偏差跟隱私,也是推廣智慧醫療將來一定會碰到的問題。

這一點,在台灣問題更大。

不久前,健保局要釋放出過世者的300多萬筆資料,就碰到人權團體反對。這在國外並非沒有討論過,國外認為,只要能增進大眾利益,就應該要去做;而且可以透過去識別化技術,很好地保護隱私。

但在台灣,有人擔心有很厲害的駭客;但並不應該因為少數人,而失掉為大眾推廣健康的機會。除了防弊的思想,應該要有興利的想法,在智慧醫療才不會失去大好的機會。(延伸閱讀|醫療AI,台灣來得及嗎?|韓廠已賣進台灣 「不能用健保數據」成台灣新創致命傷

「聯邦學習」打破數據壁壘

問:您剛才提到聯邦學習,它的確是一個趨勢。但國內現在每一個醫院之間的數據,其實是不會互通的?

吳:我倒覺得,做聯邦學習,在台灣比美國有更好的機會。台灣的醫療水準相當整齊,醫學中心之間應該不會有太大的差異;而且台灣病人的特徵,其實是蠻類似。

AI的聯邦學習,在美國最近變成一個很熱門的話題。他們發現,建模的時候,都是利用白種人的資料;但實際運用的時候,病人可能是黑人、亞洲人,可是白人的資料不等於黑人跟黃種人的資料。

但是在台灣比較沒有這個問題。因為每個醫院都有它的專長,譬如說,台大假如開發出眼底視網膜AI模型,我們就免費給其他醫院使用。現在,台大影醫部所跟杜奕瑾的台灣人工智慧實驗室開發出來的Covid-19胸部X光診斷,也免費讓北醫使用。

我想,這樣一來,各醫學中心建出來的AI演算,就會愈來愈準。

智慧醫療-客座總編輯-台大醫院-吳明賢-ai醫療-影像醫療-榮總-陳適安-溫明賢-林口長庚醫院-台灣人工智慧實驗室台大影醫部所與杜奕瑾的台灣人工智慧實驗室開發Covid-19胸部X光診斷系統。圖片來源:截自台灣人工智慧實驗室網站

問:長庚在AI落進醫療營運的過程中,遇到哪些挑戰,怎麼解決?

溫:長庚醫院有人工智慧醫療實驗室。在兩年前成立後,就是全面發展,各個科室都有AI研究的題目。

長庚有七大醫院,有長庚大資料庫,在AI研究上,有一些方便跟優勢。借用這些病人的資料、影像、檢驗數據,比較方便發展很多AI模組。

我們也跟其他醫院分享,個人和醫院的AI模組,甚至是資料庫。

目前在加護病房的資料庫,我們也透過ICU學會,來跟台大或其他醫學中心分享。我們做了Taiwan Call,把一些ICU病人的基本數據做一個統整,同樣的定義、分子跟分母;以後這樣的數據,就可以幫助國人在重症照護上,知道病人遇到了什麼問題、哪些最重要、最急需一起解決。

官方認證慢,計畫落地難

問:請問陳院長,你們在落地的時候,遇到什麼挑戰?怎麼樣克服?

陳:台灣的醫學中心做AI,院內會編一些經費,另外就是配合科技部的大型計畫,第三個就是跟各IT業界的產官學計畫。

這幾個計畫執行下來,大家都很希望能夠落地;但在落地前需要經過的關卡,就是食藥署的認證,才能真正合法的使用。所以,真正認證通過的並不多,AI門診,我們都說是「輔助性診斷」,這樣比較適法。

去年,健保署也同意健保署的資料庫,去嫁接各醫學中心上傳的影像資料。

比如說去年,北榮的放射部郭萬祐主任,還有心臟科,我所領導的團隊跟李偉強、張士霖教授,就是用我們所發展出來的AI軟體去印證,全台灣上千萬人口接受過類似的檢查。這些檢查雖是同一個器官,但各醫學中心用的是不同廠牌的影像機器,去優化這些AI的模組。

科技部和健保署把AI寫出來的模型優化得非常好,並不會發生在台大醫院或長庚醫院所接受的核磁共振或電腦斷層檢查,就不能用北榮寫出來的AI模型解讀。優化之後,都可以達程非常高的比例。

至於剛剛吳院長、溫副院長提的聯邦學習,之前在北榮,我們就跟新竹分院,做腦瘤核磁共振的聯邦學習。在新竹分院,只要用聯邦學習進入進入AI模組,就可以知道腦瘤轉移的情形。

在中榮心臟內科,病人要做心房顫動電燒前,你把事前做的這些電腦斷層影像,經過聯邦學習進入AI模組,也可以預測這些心房顫動的部位。

所以在台灣的醫療體系,不管是台大、長庚或榮總的體系,大家都已經在進行聯邦學習。

上個禮拜,在台灣人工智慧實驗室、科技部,還有很多電腦同業工會發起的聯邦學習啓動計畫,也在賴清德副總統見證下展開了。在政府的幫忙之下,一定會有長足的進步。

醫療科技強強聯手,行得通嗎?

問:最近台灣有一個說法,醫生跟工程師是台灣最厲害的兩群人,這兩群人如果能夠聯手,強強合作,台灣智慧醫療一定可以做得非常好。

事實上,這兩個產業文化跟產業結構很不一樣。如果科技要跟醫療合作,大概還要突破哪些關卡?

吳:因為AI很多都是軟體,但過去台灣是在硬體有很好的成就,但對於軟體商用、審查,都有很多的問題。食藥署的專家有時候會拖很久,甚至是用硬體思維,來問說你:「這是在哪裡生產的?生產出來的產品放在哪裡?」

其實,法律是社會進步的火車頭,所以法律也要超前部署,變成推動智慧醫療的助力,而不要變成阻力。

在AI落地的三部曲裡面,第一部曲「資料獲取」,台灣相當具有優勢,因為我們大部分是同一種族,比較沒有資料異質性跟偏差的問題。

第二部曲「建立AI模型」,台灣有很好的專家,這一部份更沒有問題。

第三步就是怎麼落地。要面臨商用的時候,落地要商用怎麼商用?這些牽涉到很多的問題,這個是比較困難,而且是比較緩慢。

最困難的就是在第一步跟第三步。

台灣不只是在ICT產業領導全球,台灣醫療也有機會領導全球。最近在《天下雜誌》所辦的經濟論壇,美國哈佛大學的張智威教授就提到一個觀點。

他說,他在美國看到的醫療指引,很多都是錯誤。他指出,兩個最明顯的錯誤,一個是乳癌的篩檢。

在美國,是建議50歲才開始,因為美國婦女乳癌在60歲達到高峰。可是亞洲婦女的乳癌,大部分是在40歲左右就發作了,甚至更早。假如按照美國的醫學指引,可能會錯失很多乳癌的早期診斷。

第二個是深部靜脈血栓塞(Deep Vein Thrombosis)。美國認為,所有腹部重大手術的病人都要預防靜脈栓塞,可事實上,亞洲人發生率非常低。我曾經問過一般外科醫師,他開了幾千台的刀,都沒有發生過一例深部靜脈血栓塞。

所以,亞洲人的醫療應該是由台灣來寫,特別是要用科學跟民主來寫。台灣有很大的優勢,但是要打造護國神山,並不是有資料、有工程師就有醫神產生。

醫師或醫院扮演的角色非常重要。因為有時候,工程師太著重技術,但醫療能不能獲得大家的應用,必須要問出醫護最關心、覺得最重要的問題;應該由第一線醫護人員,提出這些問題。

醫院在其中一定要做最好的溝通橋梁。只有這樣子,才有辦法像國家口罩隊那樣成功。

我相信,台灣的醫療假如也組成國家代表隊,一定可以引導世界的潮流。因為台灣在民主、科學、醫療跟ICT都非常擅長。

有沒有可能產生像林百里董事長講的第二座護國神山?我覺得這是非常有可能。(延伸閱讀|哈佛麻省教授:台灣人缺點就是太客氣,我們是歐美醫學研究的解答!

問:溫副院長覺得,醫療跟科技產業可以怎麼合作?

溫:我們看到很多廠商跟醫院合作,發展穿戴式裝置,或整個場域的智慧化;但我們也知道還有很多技術,需要更深入一起探討。

比如長庚醫院的AR非常強,技術不會輸IT產業。但是怎麼樣互相幫忙、溝通、製造更新、更好的硬體,就是要一起努力。

所以,應該有更多的場合、更多的平台,讓各醫院願意開放說,「我有哪些智慧醫療需求」,廠商也要更開放說,「我有哪些技術能力」。如何撮合當中的合作,這是很大可以努力的地方,也是成為護國神山最好的契機。

陳:在智慧醫療的發展,我覺得還有一群我們必須要去常常接觸,但可能比較被忽略掉了,就是使用者的訴求。

如果我們能夠提供一個開放性的平台,讓就醫的民眾能夠隨時反應,哪些是醫療、資訊業界可以一起做的合作,提供病患更方便、效率、安全的就醫環境。

這樣的話,護國神山的打造會更齊全。

打造醫療、科技、官方、病人交流平台

問:最後想請三位做一個簡單的結論。如果智慧醫療產業要成功,接下來可以先做哪件事情?

吳:台灣有最優秀的醫療從業人員、最優秀的工程師,也有亞洲最優秀的政府。現在,政府、醫療、科技業都走在正確的方向上,現在需要的是一個平台跟橋梁。

這三方面怎麼做成溝通?必須要有法律的保障,這是很快就可以做的。(延伸閱讀|智慧醫療╳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

溫:希望政府、科技界或醫療界,能夠來做一個平台交流。其次就是,智慧醫療所需要用到的病人的個資、病例或檢驗,怎麼樣用法律和政府的觀點來解套,讓這些非常寶貴的資料庫能夠應用在智慧醫療,也是非常重要。

陳:科技部、經濟部、國發會,在智慧醫療所推展的期程而言,第一步大概是三到四年前,各大學、醫院所推的國家型AI專案計畫。

第二步,就是要把台灣打造程很好的精準醫療的場域,包括全人基因儲存在國網中心,以後就可能在精準醫療打造台灣自己的晶片。

另一方面,科技部也是同時提出健康大數據的建制,在精準醫療和健康大數據資料庫的建置,跟歐美走的期程也不會相差太遠。

我想,大家在一條船上一起努力,離護國神山的這一個願望,就不會很遠了!(延伸閱讀|智慧醫療懶人包》八張圖,一次搞懂智慧醫療的定義、應用與台灣的挑戰

智慧醫療-未來城市-客座總編輯-吳明賢-台大醫院-溫明賢-林口長庚-陳適安-台中榮總未來城市頻道總監陳芳毓、台大醫院院長吳明賢、林口長庚醫院副院長溫明賢與台中榮總院長陳適安(從左至右),同台對談台灣的智慧醫療趨勢。

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。

智慧醫療-未來城市-台灣大學附設醫院-吳明賢-台大醫院台灣大學附設醫院院長吳明賢。

台中榮民總醫院院長 陳適安

專長為心臟內科,亦是第八屆亞太心律不整大會名譽主席。曾任台北榮民總醫院副院長,高雄醫學大學醫學系畢業。

智慧醫療-未來城市-台中榮總-榮總-陳適安台中榮民總醫院院長陳適安。

林口長庚醫院副院長 溫明賢

專長為心臟血管疾病、心律不整、心臟血管超音波。曾任林口長庚醫院心臟內科主任,高雄醫學大學醫學系畢業。

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