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。
