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[導(dǎo)讀] 隨著人工智能(AI)技術(shù)的精進,如今要訂一份外賣、規(guī)劃一趟旅程或僅是要解鎖手機,都已可透過與AI的互動來進行。有許多人說AI可望帶來如發(fā)現(xiàn)電力一般的革命性改變。 其中,面臨諸多重大挑戰(zhàn)的

隨著人工智能(AI)技術(shù)的精進,如今要訂一份外賣、規(guī)劃一趟旅程或僅是要解鎖手機,都已可透過與AI的互動來進行。有許多人說AI可望帶來如發(fā)現(xiàn)電力一般的革命性改變。

其中,面臨諸多重大挑戰(zhàn)的醫(yī)療保健,如持續(xù)成長且老齡化的人口,被視為最需要引入革命性技術(shù)的領(lǐng)域。但盡管AI可望為醫(yī)療領(lǐng)域帶來許多正面發(fā)展,但迄今仍未見實現(xiàn),也沒有太多跡象證明該技術(shù)可帶來實質(zhì)影響。

在眾多AI具有價值的功能中,包括了在大量數(shù)據(jù)中找到復(fù)雜有價值的信息。例如在AI應(yīng)用中輸入數(shù)百萬張X光圖并經(jīng)過學(xué)習(xí)后,AI可在瞬間查出哪里張有不尋常狀況;或是訓(xùn)練一臺機器能夠偵測到病患惡化的細微征兆,以達到目前由人類進行的自動化監(jiān)測。

單一的AI系統(tǒng)便可同時服務(wù)廣泛的病患,在節(jié)省成本方面將有很大貢獻。而除了縮減成本外,預(yù)期AI也將大幅改善護理質(zhì)量和一致性。舉例來說,被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI系統(tǒng),在辨識初期失明癥狀或區(qū)分癌性和非癌性皮膚痣等領(lǐng)域,已展示出比人類醫(yī)生更高的效率。

AI技術(shù)也可大幅改善病患的醫(yī)療體驗。透過AI應(yīng)用也可協(xié)助醫(yī)師日常的行政事務(wù),讓醫(yī)生能夠有更多與病患互動的時間,提供更良好的服務(wù)質(zhì)量。相較于診治一群同樣癥狀的病患,采用AI技術(shù)的醫(yī)師可基于病患電子病歷、智能型手機、穿戴式裝置等或甚至病患的基因數(shù)據(jù)分析,來擬定更更個性化的療程。

鑒于上述包括節(jié)省成本、提升醫(yī)療質(zhì)量及病患體驗等優(yōu)點,很難想象為何迄今AI技術(shù)在臨床使用上仍寥寥無幾。出現(xiàn)這樣的落差主要有幾大因素可探討。

首先,是來自隱私及數(shù)據(jù)安全方面的明顯阻礙。鑒于AI在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展主要透過包括醫(yī)療機構(gòu)、學(xué)術(shù)機構(gòu)及商業(yè)等多方合作,因此要確保所有數(shù)據(jù)都是匿名、以安全方式儲取并合法分享,有一定的困難。

其次,在醫(yī)療領(lǐng)域有所謂的新興「數(shù)碼隔閡」,即相對身體較健康的年輕一代更有可能使用新科技技術(shù),反觀身體狀況較多的老年人則較不會或無法完全利用這些新技術(shù)。這也意謂著如AI等新技術(shù)影響力在一定程度上被限制了,同時也在部分人口難以取得更大的進展。

一個可行的解決方案是透過支持年長者或其照護者經(jīng)常性的參與數(shù)碼醫(yī)療,也可對AI技術(shù)進行重新設(shè)計,以更直接、便利的操作方式來取代復(fù)雜的選項接口,例如透過智能語音助理功能來直接對話,讓科技來迎合使用者,而不是讓使用者去遷就科技。

再者,還有一個阻礙是來自于醫(yī)療領(lǐng)域?qū)Σ捎眯驴萍技夹g(shù)普遍的惰性。目前仍有許多醫(yī)療院所是透過紙筆來進行資料登錄,如此一來將能以與其它醫(yī)療院所有效的互用、互通。這也使得要搜集充裕的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練AI變得更困難。

與此同時,如今有越來越多民眾對人工智能及大數(shù)據(jù)(big data)等新科技采保留態(tài)度,尤其是在出現(xiàn)多起自駕車意外后,讓人們對這些技術(shù)感到憂心。

在普遍持負面觀感的情況下,越來越難取得病患同意或說服醫(yī)療專家參與相關(guān)臨床實驗,而這對新醫(yī)療技術(shù)發(fā)展是不利的。因此,如何改變?nèi)藗冇^感、說服專家們AI在醫(yī)療領(lǐng)域的價值與其它領(lǐng)域大大不同,仍需要醫(yī)界更多的努力。

最后,也是爭議最大的阻礙是,一旦AI診斷或判斷錯誤時,該由誰來負責(zé)?這個問題迄今仍沒有明確的界定。AI技術(shù)的一大問題在于系統(tǒng)是相當(dāng)復(fù)雜的,在得到判斷或提出建議時,往往沒有明確的邏輯步驟依據(jù)。

在無法明確知道系統(tǒng)是如何做出決策時,將很難究責(zé)或甚至采取預(yù)防措施來避免再犯同樣的錯誤。因此,目前已有不少專家開始著手在研發(fā)可依循的機器學(xué)習(xí)算法,希望能夠厘清AI系統(tǒng)在做決策時的邏輯性。

醫(yī)療領(lǐng)域的AI技術(shù)集成將會是漸進式的,將隨著病患、醫(yī)師及政策制定者逐漸意識到AI對于改善醫(yī)療質(zhì)量并降低成本的潛力增加而推進。如何制定適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)分享架構(gòu)、由監(jiān)管機關(guān)創(chuàng)建強大的效能驗證方法,以及醫(yī)療院所科技基礎(chǔ)建設(shè)的升級等,都將有助于加速AI在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展。

目前有一點是確定的,即當(dāng)AI在醫(yī)療領(lǐng)域獲得廣泛采用后,將帶來革命性的改變。

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