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AI臨床決策輔助 不乏挑戰、也存在希望

萬芳醫院醫療資訊執行長陳俊佑。

不可否認,AI輔助醫學是時下正夯的話題,藉由「AI」和「醫學」彼此相加相乘,在對抗COVID-19(新冠肺炎)疫情上展現奇效,有醫院因而將疫效率大幅提升5至6倍。然而AI臨床決策輔助系統真的如此無懈可擊?且看萬芳醫院醫療資訊執行長陳俊佑說分明。

他表,過往醫院推動資訊化,目的並非服務病人或臨床工作者,而是服務會計與管理,若從臨床照護觀點來看,介面設計並不好,但隨著日後逐步改善,使病患與臨床工作者的使用體驗不斷進化。如今大家都在談臨床決策輔助系統,事實上「臨床決策輔助系統」(CDSS)早在1950即已現身,只是過去是規則式(Rule-based),現在則演變為以人工智慧為基礎(AI-based)。

至於醫師為什麼需要機器協助治療病人?以被喻為「內科聖經」的Harrison而論,從1991年到2018年已歷經八次改版,厚度更是大幅增加,單靠人類的認知功能,已難以繼續追逐爆炸性成長的知識;換言之資料量愈來愈多,醫療決策的變數愈來愈大,當然需要倚靠機器來輔助。

只不過,CDSS始終並未達到普遍盛行,究其主因大致有五點。第一複雜的系統難以製作,判斷邏輯太過簡化,未提供個人化之建議;第二對於使用CDSS的過程及造成的預後影響評估不足;第三未與臨床流程良好整合,常以中斷性警示呈現,造成過多警示與警示疲乏;第四忽略人性,未注意操作人員與系統的互動關係,降低使用意願;第五難以分享CDSS至不同機構之電子病歷系統。

陳俊佑說,綜觀萬芳醫院導入CDSS的歷程,前後出現好幾個顯著案例。首先是「酸血症鑑別診斷」,考量酸血症足以影響病人存活、相當嚴峻,無奈找出根本原因的過程極為複雜;因此2012年時該院以Rule-based方式開發出適用於此症狀的CDSS,旨在偵測並警示酸血症、利用檢驗數值計算找出背後病因,以及提示缺少的檢驗項目。後來2015年時該院改採AI結合CDSS,使得進一步檢驗完成鑑別診斷的比率,從過去的55%大增至80%,且警示率僅2.99%,不再出現以往過多警示或警示疲乏的現象,所以不少醫生對它的接受度頗高。

第二例為「結核病影像診斷」,因影像需要專業且有經驗的醫師判讀,院方希望藉由AI建立協助醫師判別結核病的工具,降低對個人經驗值的依賴。後來嘗試運用ResNet50、ResNet50 V2、ResNeXt50 V2、MobileNet V2等模型,檢出率都有近八成水準;一開始模型被用於輔助放射科醫生,讓醫生更易於精確描述X光的樣態並做出診斷,但院方考量AI出現在放射科醫生看片子前,似乎有影響醫生判斷之虞,最終決定將此功能置於臨床醫生端,做為是否驗痰的依據。

再來的案例是「Watson癌症治療決策輔助」,於2017年導入。當初院方認為IBM Watson每三個月更新最新知識,加上操作簡單,故醫生只要輸入病況,即可望獲得良好的治療建議。

Watson主要功能其實是自然語言處理(NLP),醫院只是讓它閱讀網路上大量文獻,並進行判讀,呈現各配方之存活率及副作用比率,再提供給醫生評估;問題來了,即使醫生一旦使用Watson,通常可在15分鐘內獲得治療建議,但高達80%醫生認為這些建議本來就與自己的想法相同,如今藉由Watson不過是增加信心而已,CP值似乎不高,因此萬芳醫院在引進2年後停止繼續使用。

陳俊佑最後總結,AI結合CDSS,儘管有助解決Rule-based之缺陷,但AI仍有侷限性,模型的敏感度與特異性不易拿捏得準,難免影響醫生的認同度與實用性,設計上需再斟酌,可說未來還有持續探索與精進的空間。

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