台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾(以下簡稱杜)
台灣人工作業實驗室是一個開放的一個,我們是亞洲第一個開放心態、開放原始碼的人工智慧研究組織,那也希望透過我們幫忙解決各個產業的問題,包含醫療。
一開始先請吳醫師來跟我們討論一下,台灣醫療所面臨的挑戰,我們還有什麼機會?
台大醫院內科部主任 吳明賢(以下簡稱吳):
最近新聞報導,一個美國人投書,說台灣的急診用80塊美金,就解決了他在美國可能要800塊、甚至幾千塊美金才能解決的醫療問題,大力稱讚台灣的醫療室便宜、品質又好。
可是在同一則新聞的背後,是台大急診處的病人已經壅塞到大廳。低價的背後往往代表品質不好,可是台灣健保制度到底怎麼維持高品質?
長期以來,健保是一直壓低醫療的人力成本與藥價;在醫療界第一線的問題,就是醫師過勞,還會導致醫療品質的下降,以及醫病關係的緊張。
幸好,台灣99%的人口都有納入健保體系,所以已經累積了非常大量的高品質醫療數據。我們一定要利用台灣這些過去所累積的優良的數據以及優良的資料,來協助第一線醫護人員。
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杜奕瑾:有沒有機會就用新的科技來改變台灣的醫療流程,讓它變得更有效率?
吳:
現在歐美已經有很多人工智慧所展生的產品。比如說,最有名的就是美國,他們在影像判讀上已經有很多產品問世,甚至判讀得比醫師還準確。
舉一個哈佛大學的例子。在判斷是皮膚病或皮膚癌時,皮膚科醫師靠的是過去的經驗。比如說我過去看過100個皮膚癌,我就知道當看到一個黑色或突起的病灶,我就覺得它可能是皮膚癌。
可是人工智慧一直在看。假如收集了1萬個皮膚癌的圖片給人工智慧去看,它就在很短的時間內累積了1萬個經驗。
可是,為什麼精準醫學常常被批評不精準?
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應該是這樣子講,人為什麼會生病?現在很清楚,單一因子致病的最關鍵的是基因,尤其是那些先天性遺傳病,只要帶有這個基因,你就會生病。
第二種是後天感染的疾病,是環境的因素造成,比如說金黃色葡萄球菌,有感染一定會發病。
可是現在,我們人類碰到最多的不是單因子疾病,而是多因子疾病。比如說一個癌症的發生,當然有一些遺傳性癌症,不過大部分的癌症,都是基因、環境、跟個人生活形態三個因素交互而成的。
所以這裡面的資料就相當的複雜。同樣是肝癌,有些人可能要開刀,有些人可能要做栓塞;有些人可能做局部治療,同樣做局部治療;有些人就會好,有些人就會復發,甚至有些人就會轉移。
去年的諾貝爾獎頒給免疫治療,可是,免疫治療只對10%到20%的人有效,對80%的人無效。而且,免疫治療非常貴。假如沒有一個有效的區別,很可能就會把寶貴的醫療資源用在沒效的人身上。因此在美國,有一些很貴的治療,是一定要確定有效,才給藥廠錢。
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所以,我們需要有更好的判斷方式,或是要有更多的資料來分析;更多的資料,就需要machine learning或是AI。
台大醫院醫務秘書 賴飛羆(以下簡稱賴):
我們在開發資訊系統或者是在做相關的研究,我想目的一直都是一樣的,就是要提升醫療的品質,第二個就是要降低費用。
我一直覺得人工智慧絕對不會取代醫師,反而能夠幫助使用AI技術的醫師,工作起來非常有效率,做得很快,做得很好。所以應該是說,可能會有一些醫師被淘汰,而不是被AI淘汰,而是因為他不願意使用AI被淘汰。