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2021/12/25
楊照的專欄《未來醫生還會是個好行業嗎》關注大數據與人工智慧對醫學圈的影響，筆者認為人工智慧與大數據讓醫療更準確（能降低不確定因素），也讓醫生存在的絕對重要性降低。操勞的醫生很可能手抖失誤或睡眠不足而打瞌睡，甚至可能有誤準的機率，但機器不會。文中楊照提到：「現在就已經發生的，是醫生的所有看診紀錄都直接在電腦上連線，當醫生輸入一項診斷，電腦會立即羅列出針對這項診斷應有、可以有的處置方式，包括檢驗、開藥等。有些系統是建議性質的，讓醫生只需要從其中簡單點選，就完成了診療 [….] 防止醫生安排不對或不必要的檢驗，開不對或不必要的藥 [….] 和大數據資料庫連結在一起之後，醫生以各種方式輸入病患的症狀描述或檢驗數據，電腦就自動和幾百萬幾千萬件病歷做比對 [….] 以前非常依賴醫生技術與經驗的外科手術 [….]也是越來越不受個別醫生的技術、經驗條件限制 [….]遠距操控的技術，那麼醫生就可以不用和病人處在同一個手術室內，依照動態影像在電腦前面替遠方的病人開刀。」
AI 衝擊醫療領域。不久的未來。AI可望成為一種醫院必要的「醫療設備」，提高確認率，降低醫療糾紛得發生率，對全球的醫療市場必然是好事。
「醫療建檔」統一病患數據
台灣的資本支出和市場商機雖小，但過去多年來健保資料庫累積的龐大數據，可望讓台灣在AI醫療的路上有輸出、領先的優勢。
宏碁著眼發展人生智慧醫療
施振榮1976年創辦宏碁（Acer），如今他鎖定人工智慧醫療（AI medical），希望利用國內資通訊硬體與單一集中健保資料庫、人才等軟體強項，造就台灣智慧醫療實務環境。他說：「台灣對世界真正的貢獻，先是ICT，未來是AI medical。」
施振榮擔任智榮基金會董事長，該基金會宏碁出資30%，施振榮個人投資5%，已投入5年資金在人工智慧醫療，以往從血液裡算癌細胞數目，人工要8小時才有結果，智慧醫療將期大大縮短為30分鐘。施振榮主張健康醫療是連經濟不景氣都會成長的產業，但發展人工智慧醫療過程，他觀呼籲政府捍衛福部應提升核准速度以爭取時效性。
首相安倍晉三積極推動人工智慧醫療
透過X光攝影（X-ray photography）、電腦斷層掃描（Computed Tomography）、核磁共振（Magnetic Resonance Imaging），以及細胞檢查（Cytodiagnosi）等檢測過去需要耗費10多天，但透過人工智慧技術的力量，檢驗時間大大縮點，預計將可能產生震撼性的規模性的醫療變革。
據調查，高達85.2%的日本現行醫師相信，在未來100年內，將會實現透過人工智慧來進行醫療輔助。對於採用人工智慧產品來做為醫療輔助方面，日本有將近19%的醫師是相當排斥，甚至完全不考慮導入人工智慧醫療產品。
對於人工智慧在醫療領域的應用，日本政府有計畫性地推動，早在2016年11月，首相安倍晉三就明確宣示，大數據（Big Data）與人工智慧將會在預防、健康管理，以及遠端醫療方面進行最大程度的應用，來實現高醫療品質，將人工智慧導入日本醫療體系，包括醫療費用的修正、採用人工智慧醫療的激勵措施等等，預計日本將在2020年全面實施與推動人工智慧醫療制度。
日本為了在醫療領域更高度應用人工智慧能力，建立高度完整且安全的資料庫是必要的。為此，日本政府開始整合電子病歷卡、健康檢查資料、醫療、照護的收據憑證資料等一元化系統資料庫。
被稱為「PeOPLe」的人工智慧醫療管理系統，已經開始整合日本各醫療機關裡每一位患者的醫療診斷紀錄，並且授予每個患者識別編號（醫療ID）方便保存與管理醫療資料。除了可以節省無謂及浪費的檢查，並能將醫療資源進行最佳化的分配。此外，透過匿名化的醫療資料，提供給各學術單位進行各項更為先進的醫療研究。
厚生勞動省醫藥生活衛生局長武田俊彥表示，在未來的健康管理系統方面，醫療、照護等資料將都會被網路化，作為大數據的一部分。也就是說，更多數據資料都有助於醫生做出更準確無誤的診察判斷報告。
AI 聊天機器人能代替心理諮商嗎？
過去歐美心理諮商的費用相當高昂，已經有新創團隊思考利用 AI 聊天機器人，替民眾心理諮商，作法包含情緒追蹤和數位健康日誌等，專注於現在國外備受認可的認知行為療法。
新創Woebot表示並非要取代傳統療法或人際互動。Wyse在 iTunes 上推出能舒緩焦慮和沮喪的聊天機器人；X2AI 表示目前有高達 400 萬付費用戶和他們的聊天機器人對話。
司馬儀：至少機器人不會judge你的私生活或你的創傷遭遇，即便機器人說出失禮的話，你也相對容易原諒它，而機器人也不可能不小心說溜嘴而出賣你的隱私。
中國積極擴大AI 醫療領域的發展
2018年 1 月，中國 AI 醫療新創募資案的數量已經超越英國。中國政府2017年便喊出，要在 2030 年成為 AI 研究領域的領導者。大陸科技巨頭阿里巴巴、騰訊都對健康領域出手，中國近 3.8 萬間醫療機構都有微信帳號，其中60%讓使用者享有直接掛號服務、兩千家接受微信支付。
「圖像辨識」是 AI 醫療的最好實證。
美國網站 CB insights 2018年九月報告《Top Healthcare AI Trends To Watch》整理出 9 大重點
1.Google 旗下 Deepmind 公司在和眼科醫院合作，研發的神經網路能辨識近 50 種眼部疾病，準確率高達94%，不亞於眼科醫生。Deepmind 投入大量時間標籤化和整理視網膜光學斷層掃描（OCT）檔案，他們將約 14,884 張斷層提供給眼科醫師和驗光師，進行初步判斷。
2.美國 FDA 開始陸續通過 AI 軟體的影像診斷許可。
Google 2017年在 Nature 期刊發表論文，能透過神經網路學習辨識視網膜影響，用以找出心血管的潛在風險。透過視網膜影響，能看出年齡、性別、吸煙等風險因素，還能量化出一些未曾發表過的因素。IDX-DR 軟體能辨識出 87.4% 的嚴重糖尿病視網膜病變。
3.Mayo Clinic 和一間以色列新創公司 Beyond Verbal 合作，從罹患冠狀動脈疾病的病患身上，找出獨特聲音特徵，發現其中兩項特徵和罹患疾病高度相關。Cardiogram表示他們可以從心跳變化的速度來判斷是否罹患糖尿病，準確率高達 85%。
4.新創公司 Viz.ai 也被許可分析和辨識潛在中風機率，病成功募資 2,100 萬美元 A 輪資金，投資方包含了 Google Ventures。
5.新創 Arterys ，能用雲端 AI 平台分析心臟影像。2018年用 AI 判斷肝臟和肺部損害分布狀況來診斷癌症。
6. 諾華（Novartis）、賽諾菲（Sanofi）和默克等大藥廠也紛紛和 AI 新創公司合作，希望能開發出治療腫瘤和心臟病的新藥。很多藥商還是希望透過演算法來開發新的製程和藥物。
美國發展醫療AI的最大障礙？
據了解，在美國，並沒有統一規格、存放的病患檔案和數據。而蘋果已經注意到這個現象，決定要解決電子病歷問題。
蘋果宣布 iPhone 使用者接下來都可以透過旗下的「健康」App，從他們的合作機構中取得自己的電子病歷，包含過敏等資訊。蘋果發表健康紀錄 API 給開發者，由使用者自主選擇，是否提供個資給第三方應用和醫療單位。
專家推測DIY 在家診斷可望成為趨勢。
AI 新創 Qventus 宣稱他們的演算法會比對醫師面對相同疾病時的處方和處置，透過和醫院合作，可以成功降低患者 40% 不必要花費。
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