【科技講座】運用AI創造精準醫療環境

關於此課程

本講座邀請陽明交大竹銘醫院院長唐高駿先生開講，聚焦分析如何在醫療產業上利用AI的深度學習來達成疾病的辨別與診斷。

當醫生碰上AI，會發生什麼樣的事？隨著科技不斷的發展，醫療行業也逐步與AI、邊緣運算、物聯網等新興科技相整合，希望能藉此提升效率與精準度，打造智慧醫療產業。但是在人與機械之間該如何達成平衡？對於醫療產業而言，AI輔助系統又有什麼樣的定位呢？

重點摘要

陽明交大竹銘醫院的唐高駿院長，曾先後擔任臺灣多所醫院的院長，不僅擁有豐富的管理實務經驗，學術成就也十分出色，研究範圍涵蓋嚴重感染敗血症的治療、急重症患者生理訊號與及治療的大數據研究、智慧醫療與智慧醫院建置等。

在本講座中，唐高駿開宗明義指出，目前提起AI在醫療方面的應用，多數人都會立刻聯想到影像處理，他認為這樣的聯想方向完全正確，醫療診斷時，確實經常遇到需要判讀大量影像的情況。

他以自己在醫療現場判斷胸部X光片的經驗舉例，傳統電腦斷層檢查產出的X光片，平面、黑白的影像，連從醫多年的他有時都難以辨別是否有問題。但是若能將X光片導入AI模型，將平面的X光片合成、模擬出一個3D圖像時，即使是未曾受過訓練的普通人，都能輕易發現問題所在。

唐高駿指出，圖片重新合成，變成最適合人類肉眼判讀的樣貌，就是AI目前能夠提供臨床醫療最大的協助。除了判斷X光片外，例如癌症細胞的發現、眼底攝影檢查等等，都能利用AI輔助，降低判讀難度。甚至連這兩年席捲全球的COVID19病毒，也可以借由AI重新合成影像的技術，快速辨別病人感染的究竟是普通肺炎或是新冠肺炎。

藉由AI幫肺部檢查影像重新上色，有助於醫生判斷是否感染新冠肺炎。（圖片來源：唐高駿）

至於大眾最有疑慮的AI輔助精準度如何？唐高駿引用了兩年前知名醫學期刊Lancet上發表的一篇文章進行說明。該文章匯集近年各種醫學影像分析相關的論文資料分析判斷後，認為深度學習在判讀醫療影像方面，具備與醫療人員不相上下的水準，可見AI醫療輔助系統的發展已經有足以信賴的成果。

不過唐高駿也不諱言，人工智慧的發展在醫療領域仍有許多障礙要克服。其中最大的障礙就是醫生不願意相信AI的能力，針對此一問題，唐高駿認為若想要解決，不只是要求醫生打開心胸，AI的開發者也必須藉由解釋AI的學習方法與指令，訓練數據是否準確地代表患者，結果與真實病理狀況能否吻合等，讓醫療決策者瞭解AI的邏輯並確認合理性，才能讓醫生有足夠的信心與信任去接納。