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(下)

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(下)
2019-05-30
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病人去醫院照一次胸腔斷層掃描,只要幾分鐘;但一個病人,卻會產生300張醫療影像。台大醫院一年,就產生600多萬張片子,20幾位放射科醫師得全部仔細看過,才敢下筆寫報告。這個真實案例,台大醫院與台灣人工智慧實驗室如何解決?

台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾(以下簡稱杜):人工智慧現在對台大醫院有什麼幫助,或是台灣人工智慧實驗室這邊可以做些什麼?

台大醫院放射線科主任張允中(以下簡稱張):

在這十幾、二十年來,電腦斷層有很大的進步,影像的解析度提升很多,但是產生影像的量也很大,放射線科醫師負責判讀,工作量就會變得相當的大。

電腦斷層的檢查,尤其是針對肺癌的篩檢蠻重要的。目前我們也跟台灣人工智慧實驗室有一些合作,希望說能夠透過自動偵測,找到小的結節。這些結節往往是早期肺癌的前身,但因為這些結節都很小,有時候可能不到0.5毫米,所以很難用肉眼判讀。

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杜:我們就是實際跟張主任合作,才發現醫生做影像判讀,真是勞力密集。平均一個醫生一年要看多少影像?

張:台大醫院是一個很大一個醫院,來我們部門做檢查的,大概是一年63萬人次。如果以胸腔電腦斷層檢查來講,從脖子這邊到橫膈差不多30公分,如果是以一個毫米為一個切片,那就是300張。

杜:所以平均一個醫生要看幾萬人。

張:對,一年下來的話是幾萬人。

杜:然後每一個患者要看300張片,300張再乘以2萬人左右,就是一個醫師每年要看600萬片,再從600萬片裡看出兩毫米的微細差異。

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你可以想像,我們平常到醫院去做電腦斷層,好像輕鬆愉快的健保卡拿出來就結束,其實醫師都在後面辛苦地閱讀這些片子。醫生要為檢驗報告負責,所以都要看得很仔細。

這就可以理解,什麼我們去拍一個醫療影像只要幾分鐘,但是報告要等好一陣子。因為不是像我們想的,拍完之後報告就出來,而是拍完之後,醫生的負擔才開始。

張:所以我覺得,AI除了能在大量資料處理上快速減少我們的負擔,還要能提供醫師更多思考的時間,讓我們去想一些新的題目、新的應用。

所以我們現在跟人工智慧實驗室合作的方向是,希望能夠一些已經存在的演算法,整合到工作流程,把臨床的負擔l降到最低。讓醫師不是花九成的時間重複做一件事,而是只要花一成的時間做一件事情,留下九成的時間去看病人,可以跟他好好聊一聊檢驗結果。

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杜:台灣既然有這麼好的醫療系統,還有我們這麼好的人工智慧人員,當然是從技術面,像IOT設備怎麼去做基因分析?怎麼去幫助醫療影像?當這些東西都工具化完後,我們更大的願景是,改變醫療產業,讓病人受到妥善照顧。醫生可以專心花時間在真正需要推理、創造,以及真正需要關懷的人上。

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