AI人工智慧取代醫生工作？醫療的挑戰與契機

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2014年《神經學》期刊一篇討論「帕金森氏症診斷準確率」的研究論文提出，從過世的帕金森氏症病患大腦解剖，回頭檢視生前醫師給他們下的診斷，在病人剛發病時，只有26％醫生下了正確的診斷；再經過3、5年，看病人的神經反應、行為、對藥物的反應，診斷正確率可以達53％；拉長到8年、10年，準確度可以超過85％。

這告訴我們，醫學上訂出的疾病診斷準則，可能也不完全精確，同一種病在不同人身上表現出來都會不太一樣，且醫師也可能因個人因素而偏差；加上疾病發病過程快慢有別，醫師往往只能以手邊的工具做最好的判斷，但這個判斷可能隨著時間與病情的進展來修正。

過去千年，我們靠人腦的邏輯歸納寫下診斷標準，現在我們更需要用AI協助醫師「重新定義疾病」。

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許多治療守則都可能改寫，診斷更準、復原更快

例如帕金森氏症，能不能用一系列腦部核磁共振的影像，重新定義這個病人是不是帕金森患者呢？答案是「有可能」！傳統上，帕金森氏症並非仰賴腦影像診斷的疾病，但現在陽明大學開發了AI演算法，能判讀病人是否罹患帕金森氏症。

和醫師相比，目前AI準確度大約是8成。而AI到底從大量腦部影像中看到了什麼？它用什麼來下判斷？醫師在診察帕金森氏症的時候，基本上是以臨床症狀與身體評估為主；在腦影像分析上，一般最關心的是，能否在特定腦區看到一些病徵，但是AI跳脫這個邏輯，看到的是整個大腦影像，例如腦迴的曲折度、腦的結構、神經纖維之間的連結等說得出來的特徵，以及許多我們說不出來的特徵。

這些知識可能很有價值，因為它很可能告訴我們，過去人類不知道的帕金森氏症患者腦部變化，告訴醫師很可能有別的發病機轉；或者，很可能致病機轉不變，但發病過程有其它因素在調控等現象。

這些發現可能改寫知識，也是精準醫療的核心精神之一，將一個疾病的各種不同表現與治療反應清楚區分，可以讓我們有能力不斷修正、打造出更好的療法。再往前延伸，基因體、蛋白體、代謝體等，過去我們很難解讀的資料，現在透過人工智慧演算，可以提供我們許多非常重要的訊息。

許多人擔心AI會不會取代醫生的工作？其實，背後隱藏的思維是希望人工智慧接近人類、做出跟人一致的判斷，但是AI的價值應該不在「跟人一樣」，而是「要看到人看不到的東西」，和人類一起找出超越現在智慧的新知識，醫療專業人員才知道如何往下走、走得遠。

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在老化研究方面，我們希望透過人工智慧重新定義年齡、健康，用以前做不到的方式，對未來的健康提出更進階、精確的評估，並進一步透過這些預估結果，精準地改變我們的生活型態和習慣。

現在只要動動手指，就能上網讀到大量養生保健知識，但是有人教你多吃一點、有人教你少吃一點，有人教你多運動、有人教你少運動，訊息混雜，似乎都說得頭頭是道，讓人無所適從。

有了AI，我們就可以算出做某件事到底對不對，會產生什麼健康效果，可以很即時地去調整自己的生活內容，當能做到這一步，每個人的生活將發生徹底的變革。

抓緊AI潮流，台灣生醫升級

我們醫師很期望異業連結，跟資通訊、生物科技結合，去做新的事、開創新的醫療知識，而且這件事可以讓台灣在國際舞台發光發熱。

台灣製造的各種電子裝置，目前都用「拿到美國食藥署（FDA）的認證，測得非常準」來宣傳；下個階段，我們要的是能透過偵測發展出獨特的指標，更準確地預測健康狀況、預測疾病會變好還是變壞，要偵測這些指標只能靠台灣製造裝置的演算法，如此一來，產品價格就可以跳脫代工的低利，而非只是「跟其他國家牌子比起來，我們測得很準」，落入低利潤的削價競爭。

台灣要打的是國際級競爭、自訂國際級規格標準，讓其他人來跟從，藉由AI加上生物科技，或許能讓美夢成真。

（陳俊辰整理）

AI帶來的科技醫療，醫師的人工智慧如何因應？