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2019醫療AI首重數據分析與安全防護

臺北醫學大學醫學科技學院院希望透過資訊整合與跨界交流,讓醫療人工智慧的發展更加完整。蔡騰輝

台灣2018年智慧醫療發展如火如荼,包括長庚醫院建立了AI實驗室,影豹科技與雲象科技等許多新創團隊都推出高準確度的醫療影像辨識技術。而針對2019年的智慧醫療人工智慧趨勢,臺北醫學大學醫學科技學院院長李友專認為有三點可以注意,包括了大數據、醫療與健康、安全防治。

在大數據部分,李友專認為,產業不用害怕人工智慧會有取代人力之類的事情,反而應該積極擁抱人工智慧這樣的電腦技術,才會有更多貼近需求的解決方案成形。

醫療與健康部分,藉由數據收集和分析,進而促成精準醫療、預防醫學、臨床試驗,使得嚴重疾病也都能夠提早發現和及早治癒。

安全防治領域,則由人工智慧的分析與管控,讓醫療變得更加安全。包括了診斷過程、用藥提醒、行政程序等等。而此領域,也是國際衛生組織(WHO)的5年重要計畫之一。

政府政策與醫療人工智慧發展

李友專認為,人工智慧醫療應該要是政府政策研究基金的重點。以現在台灣整體新台幣1兆9,000萬元的政府預算來說,醫療就佔了7,000億元。而每年持續成長5%的情況下,那不就是6年過後就幾乎佔了整體預算的一半。

李友專提到,美國一年有3兆多美元的預算在醫療上,若是用在台灣,可以用好幾十年。然而,政府並沒有這麼多預算,必須要正視預算分配及有效運用這件事。在資源有限的狀況下,投資必須要更有效率。在人工智慧醫療的整體發展上,政府應該要更加重視,並且有更多完整的政策計畫。就可以改善「因貧而病;因病而貧」的狀況,甚至是讓這樣的狀況消失。

在醫療預算的區塊,李友專舉精準醫療發展的例子。1台質子精密儀器就要耗資新台幣50-100億元,若是全台20多家醫學中心1家1台,那大概就要2,000多億新台幣。但政府預算只有7,000億元,因此全靠補助是不太可能的。此外,這些精密儀器的檢查也需要病患自費。即便口腔或是乳癌等治療有補助,但很多都是一次性的預算,較無法長期永續經營。

此外,李友專也提到,不應該單就「年齡」為基準,讓65歲以上的民眾就擁有特定的醫療資源。這樣相形之下過於簡略的「一刀切」作法,其實無法讓資源做更有效地運用。

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蔡騰輝

DIGITIMES電子時報智慧醫療主編蔡騰輝Mark Tsai
專注研究智慧醫療產品、技術、服務導入場域時,所遇到的困難癥結與如何克服要點。
有時喜歡用德文思考,用英文採訪
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