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冷冰冰直言「你只剩3個月可活」?醫療資訊專家:沒有同理心,無法談人工智慧

人工同理心(Artificial Empathy)是AI發展於醫療領域的重要環節(圖 / Comfreak@pixabay)

人工同理心(Artificial Empathy)是AI發展於醫療領域的重要環節(圖 / Comfreak@pixabay)

在人工智慧席捲全球的過程中,醫療是備受矚目的關鍵領域,但談起人工智慧對於台灣醫療環境的影響,台灣究竟有什麼具體的優勢與挑戰?

風傳媒聚焦討論台灣醫療生態在面臨人工智慧運用下的變化,在二月份的『生態圈變革 – 台灣醫療AI趨勢與實踐』論壇中,臺北醫學大學醫學科技學院李友專院長從醫界與學界的角度進行分享。

「人工智慧會不會取代醫生?」臺北醫學大學醫學科技學院李友專院長半開玩笑地表示,「每次講到人工智慧應用在醫療,就有人說『你們醫生已經很冷冰冰了,現在用人工智慧又更冷冰冰了。』」

去年10月,張忠謀曾表示:「醫術平凡的醫生恐被AI取代」,不過李友專院長認為,在AI持續衝擊人類生活的每一個面向下,不管做什麼工作,平凡的人都將被取代。

在醫療領域中,第一個會被取代的是什麼角色?許多人認為是放射科醫師。自2015年到現在,AI判別影像的能力已大幅提昇,過去只能做到60%正確,雖然醫生的正確率也沒有高出很多,但病患依舊不敢把診斷交給AI;如今,正確率已經高達90%,許多人開始越來越相信人工智慧的判斷了。

不過,李友專院長也表示,現在我們所面對的問題並不是大家喜不喜歡用AI,而是許多環節我們不用AI也無法繼續發展了;因此,比起思考「AI會不會取代醫生」,更應該思考的問題是:台灣在醫療領域發展人工智慧的機會與挑戰是什麼?

臺北醫學大學醫學科技學院李友專院長於『生態圈變革 – 台灣醫療AI趨勢與實踐』論壇,自醫界與學界的角度進行分享(圖 / 風傳媒)
臺北醫學大學醫學科技學院李友專院長於『生態圈變革 – 台灣醫療AI趨勢與實踐』論壇,自醫界與學界的角度進行分享(圖 / 風傳媒)

面對全球AI布局,台灣該如何定位?

在人工智慧的領域上,全球各國是如何進行布局的?李友專院長針對差異之處做出描述,「美國希望各個方面都能領先,英國希望自無人駕駛、醫療等領域在美國法令通過前先行引進,中國希望能成為世界人工智慧發展的中心,日本則強調機器人的運用。」

相較之下,台灣的人工智慧該聚焦在何處呢?為什麼在台灣發展醫療AI是有價值的?

各國AI發展趨勢比較(圖 / 臺北醫學大學醫學科技學院李友專院長提供)
各國AI發展趨勢比較(圖 / 臺北醫學大學醫學科技學院李友專院長提供)

「我們有兩項領先全球的優勢:ICT技術以及全球健保制度。」在台灣,民眾有極高的就診率,每人每年平均就醫15次;檢驗及檢查率也非常高,最昂貴的檢查如電腦斷層、核磁共振,一年大約做200萬次以上,每做一次可以得到40~400張影像,每年產出的資料量非常龐大。

除此之外,台灣的診斷和藥品都有精確編碼,台灣的診斷和藥品都有精確編碼,相較之下,在美國許多病例都還是手動打字,造成許多錯誤。「我們給的處分很精確,如果打的藥和診斷不太對,健保署就會出來罰200倍,看你敢不敢不精確。」

有了這些條件,讓台灣的醫療領域在人工智慧發展上有了先天的優勢,但實際上目前的應用還很淺。在現行醫院用的電腦規則中,肝指數大於100就會判定為是異常,但對不同年齡、健康狀況的人使用相同的規則來判斷,這樣的規則還太過粗淺;除此之外,醫療與AI相關產業的交流不足、運用AI的醫療健康機構不足、AI的臨床運用不足……等,也都是必須面對的挑戰。

綜觀台灣醫療環境的現況,李友專院長認為,台灣有機會能成為全球最大的影像巨量資料中心,在發展人工智慧的過程中,策略上的定位非常重要。

成為世界級醫療健康AI中心的重點任務

臺北醫學大學於去年成立了台灣醫療人工智慧創新研究中心(Artificial Intelligence for Medicine and Health Innovation,簡稱AIMHI),希望能成成為世界級醫療健康AI中心,而AIMHI有幾項主要的任務,包含解決資訊超載問題,以及致力研究人工同理心(Artificial Empathy)。

在過去,病患的資訊不足讓醫療人員十分辛苦,在面對各種診斷時,85%的病患資料是不全的。在健保署和衛服部的努力下,如今醫生可以透過健保卡來了解病患過去三年的資料;不過,平均每人每年就醫15次,三年就有45次,對醫生而言問題從過去的資訊不足變成了資訊爆炸,要能有效運用這些資料,人工智慧的運用就十分重要了。

台灣人平均每人每年就醫15次,在獲得大量資料的同時,也需要依靠人工智慧來面對資訊爆炸的問題(圖 / rawpixel@pixabay)
台灣人平均每人每年就醫15次,在獲得大量資料的同時,也需要依靠人工智慧來面對資訊爆炸的問題(圖 / rawpixel@pixabay)

而雖然在診療過程中有資訊爆炸的問題,但在病人來醫院前跟離開醫院後,資訊還是不足,就要靠物聯網來進行資料收集,也因此,臺北醫學大學也正在推動健康物聯網的產學醫研聯盟合作,來補足過往資料的不足。

如何面對冷冰冰的人工智慧?發展人工同理心的重要性

「在發展人工智慧的同時,也需要發展人工同理心,讓你感覺電腦好像有同理心。」

電腦可以根據客觀的要件來進行判斷,但當面對病患時應該如何表達呢?李友專院長表示,相較於其他的領域,如果沒有同理心,醫療AI很難推展。目前,微軟與IBM都在發展情緒辨識、情緒運算,可以辨識出人的七種情緒,一邊在與病患進行對話的同時,一邊可以分析病患的心理變化。

倘若經過人工智慧完成診斷後,發現病患只剩下三個月的壽命,是應該直接說「你只剩三個月好活」,還是告訴病患「繼續努力還有機會」?比起其他領域,當人工智慧運用在醫療領域之中時,同理心確實是十分重要的議題。

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