科普好健康/善用AI人工智能 让医师专注「看」病

人体是个奥祕的小宇宙,这对来说,意义尤为深刻。当医师面对,就像是探索人体小宇宙里究竟发生什么事。古代医学,像较有系统的中医,发展出望闻问切等技巧,尽可能将肉眼看到的、耳朵听见的、鼻子嗅到的、手摸到的客观讯息,以及口头问到的主观讯息,加以蒐集分析,做成治疗策略。

到了现代,医师看诊方式基本上大同小异,但随着对人体生理日益了解,血液、影像学、病理学检查陆续加入,成为蒐集客观讯息的工具。一个高烧病人,血液检查发现白血球数目很高,可以进一步X光检查确认究竟是得了肺炎,还是上呼吸道感染,决定怎么治疗。

后来影像学检查又发展出超音波、电脑断层扫描、磁振造影、正子造影等,提供更多选择。电脑断层扫描可清晰辨识病灶周围环境,让我们知道肺肿瘤究竟长在肺里面?气管内?正子造影可进一步追踪癌症生长速度。核磁造影则以诊断血管及器官实体见长。

透过这些检查所获得的资讯,可能让我们对病情更了解,也可能更迷糊,原因出在数值易受各种因素影响。举例来说,血液、尿液检查数值会因为前一天饮食而变动;冬季抽血测得的淋巴球数会高一些,白血球数就会降一些,但不见得是生病造成。

做断层扫瞄时,肺的影像随呼吸变动,肝受横膈膜压迫,肠里有肠气,照出来的影像可能不十分精确。所以,影像学检查通常只能提供部分讯息,无法回答所有的问题。

病理学检查也是如此,检验结果通常与检验方式息息相关,例如,用针抽出来的组织可能受针孔影响。如果检体细胞比针孔来得大,细胞可能受针孔压迫,形状变得难看不规则,而被误认成癌细胞。如果针孔太大,则可能抽出过多没有特异性的东西,失去参考价值。

我们经常会发现,一个病人先后做了正子造影、核磁共振以及电脑断层扫描后,结果有些差距。这些差距除了可能跟仪器本身精确度、医师使用方式和判读方式不同有关,也跟病人受检前几天的状况有关。因为生理状况持续不断变化,检查只能呈现当下的状况,病人在不同医学中心做检查,结果出现差距也不让人意外。

在未来,善用AI人工智能,就能将这些看似不一致的检查数据,转化成有利诊断的资讯。我们可以训练AI分析大数据,剔除杂讯,挑出具重大意义的内容,交给医师最终判读。

AI强大的连结能力,可跨医院蒐罗病人所有就医资料,进行长期动态综合分析,真实反映病人现阶段的状况,提供精准治疗建议。

此外,医师问诊这一块,过去20年来长期被忽略,善用AI,也可以扭转回来。自从电脑进入诊间,医师打病历跟看病人变成一件衝突的事情。

医师一边看着电脑一边问病情,其实并不晓得病人告诉他的病情有多真。一个好医师可从病人眼睛,看出他所说的疼痛该增几分或减几分。

未来,打病历大可交给AI执行,医师专注「看」病人。AI有自然语言分析能力,除了能将对话转化成文字纪录,还能分析对话,列出疑问,提醒医师注意。问诊结束之时,AI已将病历打好,并附上处方建议,交给医师确认。医师关怀病人的时间多了,医病关係自然和谐信任。

要发展医疗AI,得考虑如何开放资料,同时兼顾病人隐私。目前可运用区块链技术资料上传后不可更改的特性,由医院上传病历资料,配合私钥设计,让病人充分保全病历开放浏览的权利。相信未来发展成熟,定能助人类健康医疗更上一层楼。

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