第81期
出刊日:2018-01-15
返回上一層【醫學新知】24小時不休息、診斷快、效率高… AI人工智慧將改變醫療風貌!
諮詢/張晃維(Google Life Science資深工程師)、黃博浩(臺大醫院外科部神經外科主治醫師)、葉肇元(臺大醫學系畢業、美國南加州大學病理博士候選人)
撰稿/張晃維、黃靜宜
你聽過Watson醫師嗎?它可是近年來全球最知名的醫師。2016年8月8日在日本東京大學,Watson在10分鐘內比對2000萬份癌症研究論文,診斷出一位66歲女性罹患罕見的白血病,並提出適當的治療方案,最後該患者也順利痊癒出院。
Watson是誰?Watson是IBM公司所開發的人工智慧系統,全名為Watson for Oncology。Watson「醫師」擁有300多種醫學期刊、200多本教科書,以及將近1,500萬頁文件的資料知識,當病人敘述其病史及症狀時,Watson可初步判讀病人可能的病因,提供診斷和治療資訊。全球有一些醫療院所包括台灣已經採用這套系統。
在美國舊金山,一家名為「Forward」的診所於2017年11月開張,擔綱重任的是AI人工智慧,人們一走進去就可進行身體掃描,由AI系統分析出身體健康的變化,醫師只是擔任解說的角色。
雖然AI人工智慧能夠診斷的疾病及其正確性仍有疑慮,但無論如何,在可預見的將來,民眾到醫療院所就醫,由類似Watson這樣的「人工智慧」協助醫師提供診斷、治療處方或影像檢查的判讀,已是可預期的發展方向。
AI人工智慧是什麼?
傳統上,電腦或是系統能進行的工作,需要使用者給予清楚的指令,一個指令一個動作完成。而人工智慧(Artificial Intelligence, AI)又稱作機器智能(Machine Intelligence),可透過「深度神經網路」自我學習,只要給予大量資料,它就可以學習、累積知識,模擬人的智慧。
最簡單的比喻就是,過去要讓電腦知道這是一隻貓,必須輸入一些規則或「SOP」,例如貓是四隻腳的動物、貓的特徵等等,電腦必須一一比對這些規則,或說照著「SOP」走,才能指認出這是貓;一旦脫離這些規則,電腦就可
能認不出來。而進入人工智慧時代,「深度神經網路」透過大量閱讀貓的圖片,就能學習到這是貓,錯認的機率也大幅下降。
因為深度神經網路的驚人學習能力,人工智慧除了可以辨識影像、聲音,甚至可以勝任深度邏輯思考能力的工作。在特定的應用,甚至已經超過人類的智能。最著名的例子就是AlphaGo。2016年,英國倫敦Google DeepMind開發的人工智慧圍棋程式AlphaGo在南韓首爾舉行的圍棋大賽中擊敗世界棋王李世?,震驚全球。AlphaGo的下棋能力從業餘棋士的水準爬到世界第一,僅花了2年左右。在沒有人類對手後,AlphaGo已宣布退役。
醫療領域的人工智慧應用
人工智慧有許多技術已經相當成熟,但是因為醫療的特殊性與一般消費服務不同,在醫療領域具備人工智慧系統的普及率,目前還遠不及其他許多產業。目前AI人工智慧在醫療領域較具體的進展可依診斷、追蹤、治療三方面列舉如下:
● 影像醫學包括電腦斷層、磁振造影、X光等的判讀。AI人工智慧可分析病患的影像資料,減輕醫師的負擔並且提升準確度。
這部分的進展十分快速,美國有一家廠商運用AI人工智慧深度學習的方法,發展出心臟磁振造影影像診斷系統,2016年底已獲得美國FDA核准上市;此外,美國麻州總醫院(MGH)放射科醫師也已開始運用人工智慧協助診斷胸腔電腦斷層影像;所以這部分可以說已如火如荼發展中。
人工智慧的決勝點之一是「資料」,資料庫愈多愈詳盡,人工智慧就會訓練得愈聰明,所以當國外已經在發展肺癌及乳癌診斷的人工智慧系統時,台灣也許可以朝本土疾病著手,例如肝癌,因為台灣的資料庫夠多夠完整,這將會是台灣的優勢。
● 除了影像外,利用人工智慧未來甚至可以整合到內視鏡,做即時的分析,相當於醫師的助手,未來3~5年間可望實現。
● 病理科的細胞病理判讀。平常病理科醫師都是透過顯微鏡看組織病理玻片中的細胞型態,再撰寫報告;進入人工智慧時代,病理玻片可以先數位化,訓練人工智慧學會判讀,將來就可以協助病理科醫師診斷。一旦系統成熟,醫師只要將細胞玻片上傳到人工智慧系統,就能得到初步結果,必要時再由第二家醫院的醫師重複確認。
● 某些繁瑣、需透過問卷的檢查(如失智症)可由人工智慧先幫病人測試,節省醫療人力及時間。
● 在醫療診間的人工智慧目前已經相當成熟,例如人工智慧可自動搜尋病人過去病歷,針對個別病患提出藥物過敏的警告,或是當病人服用的藥物有交互作用之虞時發出警訊。
● 病人在家可將各種生理資料(血壓、血糖、呼吸等)上傳到雲端人工智慧系統,由人工智慧追蹤病人用藥後的反應,隨時掌握病人的病情狀況。比起醫師有固定的門診時間,人工智慧可以24小時不打烊關注病人的健康。
● 人工智慧替癌症病人配對適合的臨床試驗,甚至打破國界限制,幫忙配對國外正在進行的臨床試驗。
● 整合病患個人的資料(包含病歷與基因資訊等),由人工智慧提出最適合的醫療計畫。不過治療的複雜度比較高,有很多已經是「哲學」上的問題,所以並不是那麼容易由人工智慧代勞。
● 人工智慧已漸漸的加速各種醫療研究的發展,包含藥物開發、基因資訊、免疫系統研究、神經科學以及精神相關疾病等,這對提升未來醫療發展會有革命性的改變。
圖說:將病理玻片數位化後,可訓練AI人工智慧學會判讀。
AI無法取代醫師的溫度
人工智慧目前比較像是醫師助手的角色,分擔醫師的工作,不至於會取代醫師,然而可以想像未來的醫師工作方式,甚至需要的技能,會與現在稍有不同,影響層面包括:
1. 未來醫師更需要面對很多額外資訊,包含人工智慧提出的建議,如何習慣並且掌握這個工具,是未來醫師的專業。
2. 醫者不只醫病,也醫心。雖然情感智能也是目前人工智能領域中重要的一環,但是在可見的未來內,醫師與病人心與心之間的互動,仍將會是醫療行為中很重要的一部分。
3. 各種感測器(sensor)讓個人生活行為資料能被記錄下來,而電子化病歷資料以及基因資訊跟行為資料的結合,讓預防醫學也可以變得更精準。所以未來醫師除了醫療疾病,預防疾病發生的角色比重可能更大。
A:一直以來,新科技的發展會取代的往往是重複性高,但是勞力密集度也高的工作,因為這種工作比較容易標準化,所以,像是需要搜尋或是整合大規模的資料,需要鉅細靡遺地檢視細節(例如看醫學影像的片子),就是人工智慧的優勢之處。
依照目前發展推測,人工智慧可能會先扮演醫師的助手角色,幫助醫師做更準確的診斷,更適當的醫療計畫。而再進一步,它可以成為醫師的「副駕駛」或「共同醫師」,提出需要整合大量知識,甚至很有可能遠超過該醫師能吸收的知識才能提出的建議,但是醫師還是最後的決定者。
A:達文西機器手臂本身具有的智能很少,它只是一種工具,仍倚賴醫師操控,不算是人工智慧。在外科手術方面需要的人工智慧是很高端的,例如當醫師手術中發現病人血流不止時,必須及時採取緊急應變措施止血,人工智慧若能做到這些,才能談到輔助甚至取代醫師手術。
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