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人工智慧AI，醫療與照護的下一波革命

人工智慧AI，醫療與照護的下一波革命

Stanford在2016宣告：AI未來將在醫療照護、醫療診斷、製藥等領域皆有所突破

本文最初發表於：Nov 29 Wed 2017

          文章摘要： 本文從當今醫療照護供需談起，告訴讀者有哪些類型的醫療服務需求者、以及相對應之服務提供廠商。再者，討論目前世界上3項「醫療痛點」。最後，描述3項有趣的AI醫療應用，並分析這些應用如何解決前3項醫療痛點。本文認為，隨著醫療數據持續累積、運算硬體發展加速，未來AI必定會於醫療與照護的領域中，掀起新一波的革命！

          台大醫學院護理系主任胡文郁(2017)年提到[1]，醫療照護體系的「需求者」主要可以分為「健康者與次健康者」、「急性病患與出院需照護之病人」、「長期失能者與慢性病患」三種，相對應的服務「供給者」則為「生活照顧服務體系」、「醫療服務體系」、「長期照顧(護)服務體系」，整理如下圖：

圖片來源：2017年10月，胡文郁，從護理視角談社區長期照護活躍老化與善終，P.13，本研究整理

          上述3種由「醫療照護需求」衍生出的相對應「醫療照護服務」，背後隱含了龐大的醫療產業商機，例如：針對「健康者與次健康者」所需要的「健康管理與預防保健」服務，近年來越來越多醫院診所針對金字塔頂端的客群，量身打造「尊爵健檢專案」、「超高端健檢」服務，此即為「自費健檢產業」；各種類型的病患，也需要各種類型的用藥，不論是新藥或學名藥，背後即為「製藥產業」；而急性病患與慢性病患，分別需要不同的醫療器材，「醫材產業」在醫療照顧供給體系中扮演了重要的角色。如上段所述，醫療照護行為與許多產業息息相關，透過AI的應用將可以增加這些產業的效率、解決當前的醫療問題，本文將於後段分析可能應用AI的醫療相關產業與服務。

          在講AI的應用之前，我們先來討論一下目前全世界的醫療體系有哪些「痛點」，這些痛點也就是未來AI醫療照護服務必須要解決的問題。筆者認為，目前全世界的醫療照護服務，至少目前有以下三個痛點：第一，許多國家醫療照護費用太高：相較於其他國家，台灣是全世界健保做的最好的國家之一，診療費用相對便宜。但在多數國家醫療費用十分昂貴，民眾生小病時就不太敢去看醫生，例如：美國2013年人均醫療費用將近10000美元，是OECD國家的2.7倍，許多人因此不敢隨便就醫。未來必須要依靠先進科技持續發展、降低醫療費用，才能達到更普及性的醫療服務。第二、高齡人口所需醫療照護服務供給不足：台灣在2016年時，65歲以上老年人口首次超過0-14歲的幼年人口。未來人口老化已成不可阻擋趨勢，老年人口比率將快速攀升，雖然就市場而言商機無限，但是老年化將對於台灣「吃到飽」的醫療與照護產生巨大衝擊。第三、醫療效率仍可持續提升：當今醫療的流程設計上，受限於科技發展，許多程序仍十分費時。台灣因就醫費用相對非常便宜，因此許多民眾往往只要一生病，不論是大病小病(甚至是沒病)，都習慣往醫院跑。只要每跑一個醫療流程、不論是診斷、手術、住院、開藥，都需要時間，就會造成醫療資源的浪費。除非未來醫療效率能夠持續提升、醫療科技持續進步，否則許多真正需要就醫的民眾在急需醫療資源時，可能反而無法得到及時救治。

          要解決上段3個痛點、甚至是其他醫療照護體系痛點的方式有很多種，本文專注於以「人工智慧」發展的角度，來看未來將可能會有哪些醫療照護相關服務有潛力結合AI，進而解決目前醫療照護體系之諸多問題、以及滿足更多醫療照護體系之需求者。以下簡單舉3個AI的應用例子：

AI醫療診斷

          台灣產業情報網(IEK)今年預計[2]，「AI醫療診斷服務」將在2021-2030起蓬勃發展，此領域包括：「醫療圖像內容識別與判斷」、「醫療數據之判讀與病歷診斷」等。台灣AI教父杜奕瑾在2017年10月曾指出[3]：傳統的醫學診斷的方式，為「生物統計」，即醫生根據自身對於疾病、傷害的了解，對其病患下的醫療診斷。台灣有世界上最高品質的健保資料，連美國的健保資料都沒有台灣完整，因此未來若能夠透過健保大數據建立AI醫療診斷體系，將更有可能達到精準醫療，更正確的預測疾病的發生。具體來說，AI醫療診斷可能應用的場景為：協助醫師分析斷層掃描片（CT掃描片）、根據病患檢查數據判斷病徵。筆者認為，AI醫療診斷並無法完全取代醫生，但可以做為醫師強而有力的參考工具，也能夠提升醫療效率，讓更多病患及時獲得醫治。

醫療機器人

          筆者根據AI技術含量的深度，將醫療機器人分為「初階AI醫療機器人」與「高階AI醫療機器人」2種。「初階AI醫療機器人」目前技術已經可以做出，例如：英國布裡斯托爾一家醫院，曾引入一批名為「自動導航運載儀」(AGV)的醫療機器人，示意如下圖[4]：

英國布裡斯托爾某醫院之醫療機器人，圖片來源：中國新聞網。

          除了AGV機器人的送餐功能之外，其他類型的「初階AI醫療機器人」還兼具倒垃圾、消毒、攙扶病人等功能。至於「高階AI醫療機器人」，則是以「醫療手術機器人」為未來發展重點。這類型高端AI的機器人的設計，涉及跨領域研發、資料探勘、及軟硬體應用的知識，台灣產業情報網(IEK)預計可能要到2026-2030年才會有較為成熟的應用產生。世界級醫療器材大廠中國「威高集團」(Wego)首席技術官吳剛(2017年7月)指出[5]，隨著AI的蓬勃發展，未來將會有更多種類的AI手術機器人面世，讓手術操作更精準、並提高速度、效率以及成功率，降低因人類操作歸因而影響手術結果。

健康監控與疾病發現

          世界經濟論壇(World Economic Forum)中曾揭示「醫療產業數位轉型願景」，指出未來五年將會有超過250億種物聯網裝置，未來透過這些裝置，在取得個人的資料傳輸允許、並將個人健康監測數據傳輸至醫院或廠商之服務平台後，便可以透過這些平台來分析使用者目前的健康狀況，進而及時理解自身健康狀況、提早判斷是否要就醫。Google的研究機構Google Research的一名研究員莉莉・彭（Lily Peng），在今年Google年度開發者大會前夕，介紹了一個激動人心的科研項目：用機器學習技術來提早發現糖尿病性視網膜病變，進行及時甚至是預防性治療，從而讓那些可能將在 3 年、5 年甚至 10 年後失去視力的人們，獲得一個寶貴的提前治療機會(改寫自科技橘報，2017)[6]。

莉莉・彭（Lily Peng），圖片來源：PingWest

          上述案例就是透過健康監控將數據傳輸至AI平台之後，及早發現疾病的案例。我們在上文中提到：台灣目前因為「老年化」的現象，產生了大量醫療照護需求。隨著AI醫療數據分析越來越準確、及物聯網設備(如：穿戴式裝置)蓬勃的發展，相信未來「遠距醫療照護」與「預防醫學」將會有非常正向的發展。

          各位讀者看完本文之後，對於「醫療照護的供需」、「醫療照護的痛點」、以及「目前AI能夠提供的創新醫療照護」能夠建立初步的了解。其實AI在醫療上的應用，遠超過本文所提能及的項目，一般人都可以輕易想還有哪些AI在醫療領域上可能的運用，例如：近年來非常夯的「自動駕駛車」，若能結合傳統救護車之概念，創造出「醫療救護自動駕駛車」，將可以更有效率的進行急救。

傳統救護車示意圖，圖片來源：紐約時報中文網

          再次強調，因為全世界老年人口持續提升、更龐大及多元數據資料累積、及硬體計算能力呈指數性上升，因此「醫療照護」需求將爆發性的增加，「人工智慧」發展更是大江東流檔不住，為當今世界發展的顯學。「醫療照護」與「人工智慧」這兩者間目前已經可以看到一些非常具有價值的應用，未來隨著科技持續發展，相信AI將能夠在醫療的領域上有更多的貢獻、創造出新世代的商機。

對於「AI的基礎知識、與趨勢」有興趣的讀者，可以參考我之前寫過的一篇文章：

《AI時代來臨，你準備好迎接了嗎？》，網址：http://crazyfinancier.pixnet.net/blog/post/123602982

本篇文章歡迎轉載，但請註明出處。

[1] 參考2017年10月，胡文鬱，從護理視角談社區長期照護活躍老化與善終，台大課程簡報PPT，P.13。

[2] 參考2017，蘇孟宗、張淮杞、紀昭吟，全球人工智慧發展趨勢與商機，IEK產業情報網簡報，網址：http://ieknet.iek.org.tw/iekppt/ppt_more.aspx?actiontype=ppt&indu_idno=1&domain=66&sld_preid=4988

[3] 參考2017，記者江睿智，杜奕瑾：台灣發展AI醫療有優勢，聯合新聞網，網址：https://udn.com/news/story/7240/2734935

[4] 參考2014，英國醫院引進送餐機器人可自動為上千病人送，中國新聞網，資料與圖片來源：http://www.chinanews.com/gj/2014/09-03/6556890.shtml

[5] 參考2017，威高布局醫療産業大力發展AI手術機器人，新華網，網址：http://big5.xinhuanet.com/gate/big5/news.xinhuanet.com/tech/2017-07/24/c_1121369865.htm

[6] 參考2017，醫療新世界！Google 透過機器學習技術，要解決 4.2 億糖尿病患的失明問題，科技橘報，網址：https://buzzorange.com/techorange/2017/05/17/google-research-medical/