臺北醫學大學醫學科技學院院長李友專,提出了「以AI幫助醫療精準化、人性化」的觀點。

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攝影/王若樸

「不只要用AI讓醫療精準化,還要靠AI更人性化,」近日,臺北醫學大學醫學科技學院院長李友專在一場科技趨勢論壇,提出了這個臺灣醫療AI的發展方向。他認為,透過AI技術,可處理龐大的醫療、病理資訊,減少人為疏失,降低醫療錯誤,進而提高診療準確度。但是,他也提醒,醫院向來給人冰冷的印象,目前AI雖然能幫助醫療準確分析,卻沒有同理心。因此,他認為,發展具有同理心的AI,也同樣重要。北醫大正在執行一項AIMHI計畫,要來研發具有同理心的人工智慧。

李友專指出,現階段的醫療有三大問題,包括:醫療錯誤(Medical Errors)、醫療品質不佳(Poor/Inconsistent Quality)、以偏概全的醫療方式(One-size-fit-all Approach)。而醫療錯誤,指的是不精確診斷或不適當療法所造成的危害,攸關病人安全。他引述2016年約翰·霍普金斯大學的調查,從過去8年的美國死亡人口數及死因研究後發現:醫療錯誤是美國死因的第三名。但李友專認為,50%的醫療錯誤其實是可以預防。舉例來說,護理人員檢查病人藥物時,必須落實三讀五對。不過人都會疲勞,而且重複性的工作容易讓人感到乏味,久而久之容易出錯。「靠AI來協助診療,可減少醫療錯誤的發生。」他說。

除了預防,李友專認為,人工智慧也可以改善過去這種一套萬用的以偏概全治療現象。傳統醫學認為,不同病人若出現相同病癥、經過X光或血液檢查等醫學檢查確診後,往往會歸類成同一種疾病,採取同樣的療法或藥物來治療。但這種以偏概全的醫療帶來的不彰成效,近幾年出現了精準醫療(Precision Medicine)。精準醫療指的是,就算確診為同一種疾病後,不同的病患還會個別進行生物檢測,如基因檢測和蛋白質檢測等,再參考每個人的資料如性別、身高、體重、過去病史、家族病史等,與人體基因資料庫進行比對和分析,來找出適合每個人的療法與藥物。

精準醫療也是各國近幾年加足馬力投入的競賽。英國在2013年的時候,就宣布啟動「十萬基因體計畫」,為精準醫療鋪路,建置人體基因資料庫。而美國在2015年,就針對癌症啟動「精準醫療計畫(Precision Medicine Initiative)」,希望以基因學、資訊科學和醫療技術來帶動生物醫學。中國也在2015年時成立國家精準醫療戰略專家委員會,計畫建立超過百萬人的大型基因資料庫,和生物醫學的大數據共享平臺。由此可見,人工智慧和大數據分析,對精準醫療來說不可或缺。

而要加強精準醫療的發展,李友專認為,除了蒐集基因資料、環境資料(比如氣溫、空氣品質或攝入的食品添加物)以及行為資料(比如飲食、睡眠、運動和壓力)外,還需以人工智慧來分析這幾百萬種的變數,進而對病人進行準確的疾病預測、早期偵測和建議等。

不過,AI雖然能讓醫療診斷更精準,但李友專認為,這卻還無法給病人最需要的情感慰藉。他解釋,醫病互動十分重要;醫生的名望和醫術、與病人的互動和鼓勵等,都會影響病人的復原情況。他以安慰劑效應(Placebo Effect)打比方,他還是年輕醫生時,曾和名醫開了同樣的藥,但結果卻是名醫病患的恢復效果較好、而李友專自己的病患卻效果平平,「這就是一種安慰劑效應。而AI目前還無法帶來這種效應,甚至會因太過冰冷、對病人產生負面影響。」他解釋。

因此,他建議:「若要將AI有效落實於醫療,還需加入AE(Artificial Empathy,即具備同理心的人工智慧)才行。」

在李友專的推動下,臺北醫學大學也從2017年成立了醫療人工智慧創新研究中心(AIMHI),目標是打造出為人性化的AI技術,能夠分析病人情緒及感受,在提供精準醫療的同時,也能將同理心帶入醫療服務裡。李友專表示,他們想要透過表情辨識、自然語言處理與腦波變化的數據來分析,來打造AI的人工同理心效果。李友專舉例解釋,表情辨識如同臉部識別技術的作法,但是要從病人臉部的變化中來判斷病人情緒,做為與病人對話的參考。此外,透過自然語言處理(NLP),也可進一步將語言「軟化」,將難懂的醫學術語轉換為簡單的白話,使病人聽得懂,減低溝通障礙。至於透過腦波檢查或電腦斷層掃描所追蹤到的腦波變化,也可用來觀察病人情緒反應。綜合以上幾種技術,李友專相信,可以打造出具有同理心的人工智慧技術,使病人感受到有溫度的智慧醫療服務。文⊙王若樸


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