未來看診的可能是AI醫師！《經濟學人》：醫療保健領域人工智慧前景可期卻障礙重重
美國費城兒童醫院小兒科暨婦產科主治醫師弗雷克（AP）
美國人工智慧研究實驗室OpenAI推出聊天機器人ChatGPT後，被視為是人工智慧的重大突破。英國期刊《經濟學人》27日指出，人工智慧在醫療保健領域的應用前景可期，但也面臨巨大的障礙。
《經濟學人》（The Economist）指出，無論是智慧聽診器、機器人外科醫生、大數據集的分析等，人工智慧（AI）能提供更好的診斷結果，為病患提供個人化支援，也能更快發現藥物並提供更高的效率。人工智慧在醫療保健領域有可能帶來改變。分析家預測，歐洲部署人工智慧每年可以挽救數十萬人的生命。他們表示人工智慧還可以節省資金，讓美國年度醫療支出總額減少2000億至3600億美元，目前美國年度醫療支出總額為4.5兆美元，占GDP的17%。
已有證據顯示人工智慧系統可以提高診斷準確性及疾病追蹤，改善對病患結果的預測，並提出更好的治療建議。它還可以承擔醫療轉錄、監測病患、簡化管理來提高醫院及手術室的效率。人工智慧可能已經加快新藥進入臨床試驗的時間，包括生成式人工智慧（generative AI）在內的新工具可以增強這些能力。然而，儘管人工智慧在醫療保健領域的應用已有多年，但整合進度緩慢，而且效果往往平平。
《經濟學人》指出，造成這種情況有充足的理由，也有糟糕的理由。充足的理由是，醫療保健在引入新工具時需要很高的證據障礙以保護病患的安全。糟糕的理由涉及數據、監管、激勵。克服這些問題可以為其他領域的人工智慧提供經驗教訓。
人工智慧系統透過處理大量數據來學習，而醫療保健服務提供者擁有大量數據。但健康數據極為分散，嚴格的規則控制其使用。政府意識到病患希望個人的醫療隱私得到保護。然而，病患也想要更優秀且更個人化的醫療照護，每年約有80萬美國人因不當醫療決策而遭受痛苦。
要提高人工智慧工具的準確性並減少偏差，就必須根據大型數據集訓練它們能反映病患的全面多樣性，找出允許醫療數據更自由移動的安全方法將有所助益，但這也能讓病患受益，他們理應有權以可攜帶式的數位格式存取個人記錄。消費者健康公司已經在利用穿戴式裝置的數據，並且取得不同程度的成功。可攜帶式的病患記錄可以讓人們更充分利用個人數據，並對個人健康承擔更多責任。
另一個問題是管理及規範這些創新，許多國家在健康領域的人工智慧治理正努力跟上創新的快速步伐，監管機關可能會緩慢批准新的人工智慧工具，或者可能缺乏能力及專業知識。政府必須協助監管機關評估新的人工智慧工具，還必須填補不良事件監測及演算法持續監控的監管空白，確保人工智慧工具保持準確、安全、有效、透明。
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《經濟學人》指出，那將是很困難的事。其中一種解決方案是各國共同努力，相互學習，制定最低全球標準。較不複雜的國際監管體系也將有助於打造小公司得以創新的市場。衛生基礎設施不發達的貧窮國家可以透過引入新工具獲益匪淺，由於人工智慧工具的替代品通常根本不是治療，因此它們甚至或許能超越富裕國家的醫療衛生系統，儘管缺乏數據、網路連接、運算能力將成為障礙。
最後一個問題涉及制度及激勵措施，人工智慧有望透過協助或取代勞工、提高生產力、減少錯誤、減少支出來降低醫療成本，同時改善醫療照護，這是迫切需要的事。到了2030年，全球可能缺少1000萬名醫護人員，約占當今勞動力的15%。比起其他國家，2022年，行政管理費用約占美國超額醫療保健成本的30%。
然而，《經濟學人》指出，利用創新來省錢很棘手。衛生系統的建立是為了利用它來改善醫護，而不是削減成本，新科技可能占醫療支出年度成長的一半，新系統的分層會增加成本，也會變得更複雜。重新設計流程以有效利用人工智慧可能會遭到病患及醫師的抵制，儘管人工智慧或許能透過電話對病患分類或提供常規結果，但病患可能要求親自就診。
更糟的是，許多醫療衛生系統都是為了獎勵工作量而建立，例如美國的醫衛系統。醫護人員沒理由採用減少就診數、測試數或程序次數的技術。即使是公立醫療衛生系統也可能沒動力採用降低成本而不是改善結果的技術，這或許是因為省錢可能導致明年的預算減少。《經濟學人》指出，除非政府能改變這些激勵措施，讓人工智慧結合更優秀的治療與新的效率，否則創新將增加成本。因此，政府及衛生當局將必須資助專門用於測試及部署新人工智慧技術的計畫，美國、英國、加拿大等國家正指明方向。
《經濟學人》指出，醫療保健領域使用人工智慧障礙重重，但潛在好處十分巨大，這為克服這些障礙提供充分理由。
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