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AI穿上白袍 成為病人的隱形醫生

2019-09-17 21:35經濟日報 記者/邱惠恩、楊超丞、邱力行

他不打盹、也不疲憊,始終保持冷靜,他是AI(Artificial Intelligence)。全球正經歷第四次工業革命,引起革命的元素之一是AI,2019年AI市場約5百億美元、引進AI的企業在過4年間成長270%,國家不分大小、企業不分規模,紛紛布署重兵發展AI。【我們與AI的距離】系列報導,帶你看見AI成為人類再也不可分割的日常生活。


AI助醫師與死神拔河

「讓AI預測加護病房的病人是否會併發敗血症」北醫附設醫院重症醫學科主任袁國慶直指對人工智能(AI)的期待。

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跟著袁國慶走在加護病房,這些重症病人因疾病導致免疫力衰弱,很可能併發敗血症,引發多重器官衰竭,造成死亡,是一般加護病房常見且棘手的狀況。

北醫找上PTT之父、同時也是台灣AI實驗室創辦人杜奕瑾,希望讓AI協助預測敗血症,目前仍在實驗階段。袁國慶表示「目前AI只是幫忙診斷,初步規劃希望AI幫忙到四小時前預測是否有敗血症。」要達到預測,還需要時間來訓練演算法。

若是AI預測模型達到顯著效果,及早發現、及早治療,病人能少受呼吸器、洗腎、葉克膜等醫療之苦,並且縮短住院時間,光是加護病房,「每年健保支出可能可以下降一千萬元以上」袁國慶預估。

醫生捲起袖子寫程式

像北醫這樣導入AI的醫院不在少數。例如長庚醫院編列上億元的預算,2018年5月成立人工智能核心實驗室,實驗室主任、同時是風濕過敏免疫科主任的郭昶甫醫師,10多年前赴英國求學時,便已接觸AI領域中的機器學習,「但那時真的沒有想到AI能應用在醫療臨床上。」

長庚醫院前年引進免疫螢光儀器,專門辨識特殊免疫抗體,醫生必須檢查每一張影像中的細胞上有無特殊螢光形態,從而診斷病情。郭昶甫回憶「一直在看同樣的影像,很累,所以那時候想說有沒有方法可以自動化。」

郭昶甫與同事林器弘博士開始寫自動化辨識軟體,結果電腦判讀與人腦判讀影像的正確率幾乎一樣,郭昶甫說「人會累,看10張與看100張影片差距很大,可一致性、維持性沒辦法做得非常好,電腦不會累,看多少張都差不多。」

有了好的先例,長庚醫院找上專精於數位病理及AI醫療影像辨識的雲象科技,創辦人之一葉肇元,是國內少數同時擁有醫學與資工專業的醫生。雙方共同合作多個項目,目前最完整的產品是鼻咽癌自動化偵測,準備送美國FDA跟台灣TFDA核可,希望一年內拿到核可證。

AI是勞力密集產業

到底AI是怎麼達到正確判讀與預測未知呢?「我們訓練AI看影像」葉肇元醫師解釋,以乳癌為例,一般外科醫師將胸部旁邊的淋巴結拿下來切片,病理科醫師接棒,用顯微鏡地毯式搜索上百個切片中是否有癌細胞,「很累,在時間壓力下,可能會誤看。」

AI深度學習的方法是,醫師先標註每個切片影像有沒有、哪裡有癌細胞。接著把「正確答案」交給深度神經網絡,透過監督式學習的方法,它自動會尋找「有/沒有癌細胞」的共同特徵是什麼。最後,當機器收到新的、未標註正確答案的案例時,會如同人類一樣,根據過去的學習經驗判斷有或沒有癌細胞。假設AI找到癌細胞,醫生再看一次有問題的地方,達到雙重確認,幫醫生省下大海撈針的時間,更能專注在醫病溝通與醫療診治,達到醫師、病人、醫院三贏局面。

不過,訓練機器學習的事前作業相當繁雜。如同人一樣,經驗愈多,判斷愈準,同樣的,提供愈多品質好的資料,AI就能學習得更精準。幾乎每一種醫療行為,例如抽血、X光片、血壓、心跳等,集合起來產生海量資料,這些都需要整理轉化成機器可讀的形式。

走進雲象科技辦公室,桌上有許多裝著病理切片的盒子,他們先將切片掃描成數位影像檔,再請專科醫師標註影像中哪裡有問題,最後才能送給機器學習。葉肇元說,需要先得到醫學倫理委員會同意,才能拿到去識別後的醫療資料,之後再請忙得團團轉的醫師標註正確答案,並送給機器學習,每一個過程都要動用大批人力以及耗費大量時間。郭昶甫苦笑說「人工智能是工人智慧的延伸,凡事都是先苦後樂。」

AI診斷出人命誰扛

目前AI醫療只能處理「是或不是」這類單一的、定義明確的問題。但是就診病人常說的是「我覺得手臂不舒服」、「胸悶悶」這類模糊性陳述,AI難以如同醫生一般做出綜合判斷。袁國慶行醫20年,認為AI預測敗血症有助於訓練新手醫生,但對經驗老道的醫生幫助有限,「取代醫師」的問題短期內不會出現。

需要重視的是醫療行為事關人命。「AI只是醫療輔助,決策責任還是在醫師」工研院巨資中心組長林昱仁,帶領研究團隊研發出「糖尿病視網膜病變診斷輔助分析技術」,靠著一台眼底鏡跟一套AI演算法,幾分鐘內完成病變診斷報告,內容包括病變嚴重程度、要不要轉診,以及病變位置註記。

台灣約有兩百多萬糖尿病患者,其中有三成會發生眼部病變,影響視力,然而台灣眼科專科醫師人數有限,林昱仁說,這套技術特別適用在缺乏醫療資源的偏鄉或非都會區,協助非眼科專科醫師早期發現,早期轉診治療。

問題是AI判定沒有病變,但實際上有病變呢?被拖到的醫療診治責任,該算在誰身上?林昱仁解釋,這項技術會在影像上標註病變位置,醫師可進行二次判斷。AI並非不用醫師,而是輔助醫師,希望達到一加一大於二的效果。

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