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放心,AI不會使醫師失業!醫院CIO都在忙什麼?

放心,AI不會使醫師失業!醫院CIO都在忙什麼?
未來城市Podcast EP.22未來大來賓:童綜合醫院資訊長游人達、亞東醫院人工智慧中心主任蔡義昌。圖片來源:未來城市編輯部 設計:李芸
2022-03-21
整理・許鈺屏
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醫院若想實現智慧醫療願景,醫院資訊長(CIO)將是關鍵推力。

醫院資訊長通常扮演什麼角色?當他們橫跨醫學、資訊兩大領域,又會遇上什麼困難?隨著醫院數位轉型的腳步,今年的智慧城市展,不只延續第五屆智慧醫院院長大會,也同步展開第一屆CIO大會——百位醫院資訊長將前來,交流開拓醫院數位疆土的經驗及挑戰。

CIO大會之前,未來城市先行邀請台中童綜合醫院放射科醫師游人達、亞東醫院人工智慧主任蔡義昌對談。想更了解醫院資訊長的角色及任務嗎?先聽他們怎麼說!

未來城市Podcast EP.22|醫院CIO到底在忙什麼?導入AI找出醫師肉眼也難察覺的病灶!

▹ 未來主持人:未來城市頻道總監 陳芳毓
▹ 未來大來賓:童綜合醫院資訊長游人達、亞東醫院人工智慧中心主任蔡義昌

▹ 訪談精華一次收藏:

游人達-童綜合醫院-資訊長-CIO-智慧醫療-智慧醫院-智慧醫院院長大會-未來城市Podscast-人工智慧童綜合醫院資訊長游人達指出,智慧應用應實踐跨醫院驗證,未來才能保障患者安全。攝影:未來城市編輯部 設計:李芸

蔡義昌-亞東醫院-人工智慧中心-CIO-智慧醫療-智慧醫院-智慧醫院院長大會-未來城市Podscast-人工智慧亞東醫院人工智慧中心主任蔡義昌認為,CIO也要扮演醫院與產業的媒合角色。攝影:未來城市編輯部 設計:李芸

Q:兩位跨入醫院資訊長的背景,其實很不一樣?

游人達:十歲時,我媽媽就送我去程式夏令營,讓我很早就愛上寫程式;大學時,我架了網站、教寫網頁,結果有一家公司希望我幫他寫網站——這是我第一次出道創業。寫程式寫了好幾年,直到進醫院實習才停下來;所以,其實我寫程式的資歷比當醫師還久。

蔡義昌:我是這幾年才從資訊業跳入醫療界,過去,我都坐在醫師的對面當病人。後來,我發現醫師總是很忙、很難聊天;加上過去從事資訊人才培育工作、已連結製造業、服務業等產業,唯獨感覺醫療業隔了一層紗。所以,當有機會能進到醫療產業,我便很想了解醫師如何思考、資訊系統又如何進入他的日常。

Q:醫院資訊長的任務是什麼?游醫師要看門診、又要當資訊長,該如何分配工作呢?

游人達:一開始我兩邊都做,結果蠟燭兩頭燒,一下子就燒完了;所以,後來就專心做資訊業務。因為我同時擁有醫療和資訊專長,才想選擇一條更專心、發揮更大價值的路,透過資訊工作來提升系統,就能服務到全院的醫師及病人。

目前,我負責的工作是研發與創新,必須改善就醫流程、提升病人體驗、開發人工智慧的服務設計等。

整體而言,我認為CIO有個特質,就是必須融合人性和科技,藉此達成目標。此外,CIO也要不斷學習,才能追上最新科技應用。所以,目前醫院找的CIO大多分成兩類,一是會寫程式的醫師,例如我;二是懂醫療產業的科技人,就像蔡主任。

Q:醫生跨界擔任資訊長,有什麼優勢?

游人達:我本來是醫師,因此熟悉第一線的痛點。此外,資訊同仁與醫師溝通時,通常姿態較低、較費力;但我像是與同儕對話,態度較平等,這可能也是醫師跨界的優勢所在。

Q:蔡主任從資訊業跨到醫療界,又有哪些優勢?

蔡義昌:以亞東醫院資訊處的經驗來看,其實,CIO蠟燭兩頭燒還有一頭——就是產業。CIO的I可以分為三個字,第一個是最基本的information(資訊);第二個intelligent(智慧),因為實現智慧醫療一定要數位化;第三個就是industry(產業),因為醫院經費拮据,且醫院規模很大,不可能什麼都靠自己,我們必須推動與產業合作。

與產業溝通也很重要,因為,外部廠商和醫師有許多合作,但也有不少認知落差;當醫院內部人員與醫師溝通都有阻礙了,外部與院內溝通更容易變成雞同鴨講。這時,我就能扮演居中的角色,提高合作效率。

Q:醫院推動AI應用,會從哪些領域開始落實?

游人達:我是放射科醫師,也投入放射科AI應用。舉例來說,放射科醫師每天要看幾百到幾千張影像,就算是一般人,一次看這麼多影像,難道他不會恍神嗎?所以,我行醫十幾年來,深刻體認到人體非常複雜、醫師也不是萬能,再小心都會犯錯;而且,若有醫療疏失,就要負擔非常重的責任。所以,我當資訊長時,就想藉此讓病人更安全。

蔡義昌:以亞東醫院的案例來看,有位醫師開發了檢查氣胸X光的AI應用。因為有些氣胸範圍小、難察覺,病人上午在這裡看不出來,下午氣胸裂開、到別家醫院又找出來——這時就會出現醫療糾紛,這也成為醫院開發AI應用的契機。

Q:現在醫院幾乎是一科一AI,且概念驗證(Proof of Concept)的效果看起來很好,但要如何與醫院原本的系統介接、讓醫師願意使用呢?

游人達:我們的AI系統其實已經上線,但一開始較不準、仍要訓練;藉由增加案例數量,三個月後會變得比較好。

在前期,AI「偽陽性」較高,醫師常常認為AI是「狼來了」,看半天也找不到異常,反而變成干擾。但這是不得不經歷的階段,因為AI若不夠靈敏,就無法找出醫師漏看的細節。目前,我們都與醫師溝通、請他們包涵,因為AI仍在「嬰兒期」,現在你教它、以後它幫你,有些醫師就較願意接受。

蔡義昌:如同游醫師所說,AI仍是嬰兒期,加上AI與一般軟體的發展歷程不太一樣——軟體會越改越好,但AI是藉資料訓練,難以知道前後版本為何變好或變差,也難以談準確度;因此,開發、使用者都需要更有耐心。

游人達:深度學習技術剛興起時,國外AI大老就曾說,幾年後放射科醫師會失業,但為什麼至今都沒發生?因為如剛剛所說,AI還在嬰兒發展期。也因如此,醫師不太放心,且不少AI應用都在第一關就被打回來、不易存活。所以,我們認為目前的方向是——AI不是取代,而是輔助,人機互動就能做得更好、更安全。

此外,AI是資料驅動的黑盒子,我們很難掌握訓練成果;但現在也有AI可視化等新技術,能判斷AI透過哪些資料判斷有疾病——這也能提高醫師對AI的信任感。

Q:部分醫院的智慧應用案例,也會訓練不同模型,再互相比較、優化,以免不同時期的病人資料、醫師使用習慣不同,影響AI判斷。該如何建立一套通用的產業標準呢?

蔡義昌:不同模型能不能在不同醫院通用呢?產業化就可以。因為,產業化代表代表通過FDA、TFDA認證;反觀還在醫院內的智慧應用,就會有許多法規限制。只是,想跨越這條線、邁向產業化,就像跨過一條大鴻溝;我認為,醫院研發成果與產業的介接,能幫智慧醫療產品找到新出口,但仍需要許多投入。

目前,醫院內的應用案例,通常使用內部資料,若到他處應用,就容易產生「水土不服」的情形。因此,我們現在有兩種做法可以改善:

第一種屬於集中式,各家醫院把資料丟到衛福部,未來我們就用這些資料來訓練模型,現在已經有許多類似計畫。

第二種是聯邦學習,由各醫院分別訓練模型,但資料仍留在醫院。

未來,也許我們能發展中間型態的作法,例如亞東和童綜合兩家醫院合作,資料量多、多樣性也夠,就會形成中間型態的做法。 

游人達:此外,也要注意醫院內的資料偏移(data shifting)狀況,例如,現在使用的A廠牌抽血機,隔幾年換成B廠牌抽血機,就可能出現資料偏移。

Q:國外是否有克服人為因素、資料偏移等AI問題的案例?

蔡義昌:荷蘭有一家公司,做了許多電腦斷層(CT)的硬體設備,後來嘗試發展相關AI軟體;儘管他們強調,這套設備每家都能通用,但仍在說服階段。所以,這個現象很難避免。這也是為什麼我們需要資料工程師,透過不同經驗、發覺不同遺棄的偏差,再矯正回一個共識,以免做出四不像的產品。

Q:以第一線的觀察,台灣醫院的智慧醫療目前進展到什麼階段呢?

游人達:我覺得,亞東就發展得非常不錯,也有許多疾病AI模型。但我覺得,我們仍要把這些應用當成產品,並做到醫療器材認證——且最好做到跨醫院驗證,未來商業化、形成商品時,才能確保它在每家醫院的表現都是一致、平均的,才能保障病人的安全。

聽懂未來:關於智慧醫療,我還想知道更多⋯⋯

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