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李友專談人工智能與醫療大數據
來源:互聯網   發布日期:2020-12-14   瀏覽:10666次  

導讀:臺北醫學大學醫學科技學院院長李友專,他是一名皮膚科醫師,也是國際級人工智慧和醫學資訊專家,將在2021年就任國際醫療資訊協會(IMIA)主席。以下是他的觀點: 2020年起5年內最重要的醫療趨勢,就是醫院對「大數據」的重視愈來愈明確,將在大數據的儲存、...

臺北醫學大學醫學科技學院院長李友專,他是一名皮膚科醫師,也是國際級人工智慧和醫學資訊專家,將在2021年就任國際醫療資訊協會(IMIA)主席。以下是他的觀點:

2020年起5年內最重要的醫療趨勢,就是醫院對「大數據」的重視愈來愈明確,將在大數據的儲存、精致化與篩選管理(curation)投入更多金錢與心力。我們已經確認,有高品質的大數據,AI就能賦予我們洞見未來的能力,改變醫療「活在當下」的現狀。

從丟掉數據到數據賦能

過去20年,醫療產業的數位化僅限于「無紙化」形式上數位化了,卻沒有善用資料。甚至可以說,醫療機構密集產生資料,但同時也丟棄了巨量資料。

比如說,加護病房有許多心電圖等監控儀器,但儀器的資料大部分都用過即丟;昂貴的電腦斷層只存最后結果,過程中一片一片的影像也都被丟棄;洗腎費時四個小時,過程中數值變化資料也不會保存,最后只拿到一張A4簡易報告。

以現在的角度來看,會覺得「為什么不儲存?」但對醫療機構來說,儀器只是為了監控現狀,提供醫生即時判斷的數據;加上過去儲存成本很昂貴,所以「擇資料而存」 ,只儲存最攸關當下的資料作判讀。

但當儲存資料的成本日漸低廉,愈來愈多人意識到,在AI時代,這些資料很可能都有用,于是開始儲存醫療過程中的資料。

我曾經算過,與健康相關的變數超過200萬個。在舊思維里,可能只會保存其中10個最重要的變數;但在新思維中,我們更應該利用這些數據來訓練AI。

當然,不是儲存全部數據就是「大數據」。

大數據有三個特性:第一,數量大;第二,變項維度高,能包含眾多面相;第三,品質要好,不能有太多互相沖突的數據。大家已經理解建立大數據庫的重要,也愈來愈愿意投入成本。

從活在當下到洞見未來

過去,醫療就像在迷霧之中,只能處理當下,無法準備未來。但好好整治豐富的醫療資料后,會發現它能夠提供前所未有的決策與預測能力。

以前,我們只能看到眼前的一步,現在漸漸能往前看十步,這種能力改變了醫療的視野,使我們能洞見每一個病人的未來。

未來透過AI技術,醫生可能僅憑電腦斷層掃描結果,就能預測病人將在第幾天出院、甚至過世,準確率高達90%以上。這也意味著,當醫生可以準確預測未來,就愈有辦法預防疾病發生。

其次,大數據與AI賦予醫療的洞見,還能達到個人化精準醫療。

由于掌握數據不足,過去醫生只能用粗略的因素,如年紀、族群區分病情。例如,女性乳房篩檢,45歲到69歲女性都建議兩年做一次;實際上,每個人罹癌風險差別可能高達幾千倍。

假設乳房攝影的結果,是1000人里100人有陽性反應;去除偽陽性,可能只有5人真正罹癌。然而為了找出這5個人,卻有900人白白承受放射線;還有95個人因為偽陽性而整天提心吊膽,這樣值得嗎?

如果能提高準確度,不但能節省檢查費用,也不會增加健康者的風險有人這個解法就是大數據,只要增加家族史、飲食習慣、糖尿并高血壓 等變數,就能增加篩檢準確度。

我們曾開發一個乳癌預測模型,準確率高達90%。只要不到十位受驗者,就能找出五位罹癌個病人。哪怕是早一天、早一個月知道病況,都能降低好幾倍醫療費用,甚至是生與死的差別。

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