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台北榮總高齡醫學中心主任、國立陽明大學高齡與健康研究中心教授兼任、台灣整合照護學會理事長

AI帶來的科技醫療,醫師的人工智慧如何因應?

作者:陳亮恭(台北榮總高齡醫學中心主任、國立陽明大學高齡與健康研究中心教授兼任、台灣整合照護學會理事長)2018-05-30 00:00:00.0

(圖片來源:shutterstock)

我們已進到了一個數千年來進步最快、衝擊極大的時間點,醫界有2種常見的選擇,一是以傳統策略緩步往前走,二是擁抱新科技快步前進。

史書記載:西元6世紀,隋煬帝在晚年得了怪病,口乾舌燥,每日飲水數升、排尿數升,漸漸形枯骨立,現在大家很容易判斷是糖尿病,也知道怎麼治療,但當時只能停留在臨床症狀的層次,稱之為「消渴症」,也被視為一門不治之症。甚至有考古證據顯示,距今3、4千年前古埃及法老王可能就已有糖尿病,也就是說,人類費盡心思對抗糖尿病已長達幾千年。

等到人類終於稍微弄懂這個病是怎麼回事,已經是19世紀了。1838年,倫敦一位醫師透過化學方法從血液中檢測到糖分,醫界後續才逐步確認原來「消渴症」和糖分有關;期間也有人發現,胰臟的萃取物幫助解決糖尿病的消渴症狀,透過一連串科技進展,人類逐漸建構出今日對於糖尿病的認識。

從一開始好不容易在實驗室測出糖分,到後來一台巴掌大機器就能驗血糖,又過了幾百年。換言之,人類對糖尿病的控制大幅改善是最近50年的事,而過去數千年的進展就顯得很緩慢。

其它很多疾病或健康狀況(例如年紀大以後肌肉退化、骨質流失),也有類似的進程:在某些技術或科學理論出現以後,突然爆炸性地提升了解與治療病症。在在告訴我們,科技能帶給人類理解疾病的全新方式。

(圖片來源:shutterstock)

原來,每個人需要的治療法都不一樣

科技給我們帶來很多不同,醫學向來是從變化多端的症狀表徵中歸納出通則,把大部分病人治癒到某種程度,但這樣還不夠,因此再走向「精準醫療」,可以為每個人「量身打造」最適合的療法,新科技讓我們越來越能夠分清楚,每個人的病其實跟別人不一樣。

比如現在精準醫療發展最深入的領域為癌症,從最早只能先從發病的位置區分,長在肺的是肺癌、長在肝的就是肝癌,後來進步到病理組織切片,能分辨出是哪種細胞型態,例如是上皮細胞癌還是腺癌,每種型態的治療法不同。

不過,同樣是肺腺癌,為什麼病人治療的效果卻不一樣?直到科技進步到能做基因檢測,醫師才發現同樣叫做肺腺癌,但因為不一樣的基因表現,對不同藥物的敏感性也大不同。

在沒辦法這樣分辨之前,醫生可能給癌症病人用同一種藥,3個月後回診看有沒有效果,有效就繼續使用,沒效就換一種藥再來一次,但很多病友沒有多少個3個月可以「以身試藥」。因此,精準醫療可以幫我們在早期就找到有效處方,是很大的進步。

到了這幾年,因為2個大進展「生物科技和資訊科技進入醫療」而帶來很大的衝擊,也對醫療帶來全新的挑戰。

(圖片來源:shutterstock)

考驗一:數據爆炸,醫師解讀力難以跟進

現在生物、資訊科技結合起來的發展,真是考倒醫療人員了,厚厚一大疊基因數據擺在醫師面前,醫師可能也無法完全搞懂要如何判斷、如何用到臨床治療上。基因以外,還有蛋白體、代謝體,以及很多臨床表徵、生物標記的檢測數字等。

科技有能力偵測,醫師不見得有能力完全解讀。比如說,現在我們能從血液裡偵測到1萬種物質,如果我們想知道其中哪些與糖尿病有關,最簡單的作法就是找糖尿病人和健康的人來抽血,比一比哪些物質濃度差異最大;但事情沒有這麼簡單,因為很可能是1萬種物質中的50種,彼此構成互動模式,才是糖尿病真正的病徵。

先前,因為傳統分析能力的負荷,醫師其實很難有能力去做出這樣的分析;現在,在人工智慧(AI)和大數據協助下,我們開始做得到了,這種結合會一口氣催生很多超越現今醫學的知識。

過去的醫學知識要靠一系列細胞實驗、動物實驗、臨床試驗一點一滴累積起來,現在可以靠AI和大數據,來告訴醫師許多過去看不到的現象,而這些現象可以讓專家們重新回到實驗室,驗證該現象是否正確,形成正向循環。

考驗二:舊診斷標準需要翻新

現在流行的穿戴式裝置,能持續產生生理監測數字。有病人很認真,每天扎針量血糖,3個月回診時,拿著長長的紀錄表給醫生看,老實說,看到一長串幾百個數字,醫生只能快速掃過幾眼,給個含糊的評語:「還不錯!」

醫學上會以長期趨勢的平均值來簡化分析策略,以糖化血色素作為血糖量測的平均值,當作判斷標準。不過問題來了,有的病友是真的控制得很好,數值穩定;有人則是昨天低、今天高,加起來除以二也正常;有病人是一天裡忽高忽低,整體加總起來也正常,其實這幾種狀況的臨床意義截然不同。

(陳俊辰整理)

<本專欄反映專家意見,不代表本社立場>

AI人工智慧取代醫生工作?醫療的挑戰與契機

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