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醫療AI改變醫師工作模式與推升極小化在宅醫療

工業研究院生醫與醫材研究所生醫資電技術組專案副組長吳昆達(左起)、國立成功大學生物醫學工程學系教授蘇淑津、台北醫學大學附設醫院副院長張君照、經濟部中小企業處新竹生醫產業即育成中心主任陳俊融、台北榮民總醫院主任郭萬祐、三軍總醫院主任徐先和。蔡騰輝

醫學影像的數位化發展,從黑白、彩色、多元立體到人工智慧的進展,已經大大提升醫生與相關醫事人員的工作效率與診斷準確率。在醫學影像及臨床應用交流會上,三軍總醫院、台北榮民總醫院、台北醫學大學附設醫院多位專家都看好AI對於醫學服務的幫助,能夠提供更好的醫學品質與價值。

醫療AI的基底:乾淨數據、品質、格式

針對醫療人工智慧的發展,三軍總醫院主任徐先和認為,胸腔影像已在臨床醫療有許多應用,未來應朝更細膩的方向發展,同時認為在一步一腳印的發展過程中,各大醫院也要合作,才能收集數量足夠、品質乾淨、格式統一的醫療數據供演算法學習。

以醫療影像判讀輔助系統的實際驗證下,除了人工掃描的任務仍舊少不了以外,AI對於1公分以下結節的精準度也還可以再提升。此外,有些結節的形狀不是一顆顆,也因此還需要相當多時間來訓練演算法,才能提高準確度。AI能夠加快放射專科醫師的工作速度,攸關人命的診斷系統,未來要以最好最極致為目標。 

影像AI改變醫師工作模式 學習如何使用最重要

台北榮民總醫院主任郭萬祐認為,影像判讀與AI輔助診斷,勢必改變放射科醫師的工作模式,但整體概念來說,先導入嘗試,才知道真正的問題在哪裡。同時也認為,工具都是輔助,最終負責人還是醫師。不認為一定要打敗百年醫療器材三大廠GPS(奇異GE、飛利浦Philips、西門子Siemens)的郭萬祐說,替台灣智慧醫療產業找到臨床應用,可能比以成為獨角獸為主要目標更加接地。

此外,台灣的醫療院所大多都很願意與科技廠商合作,提供人體試驗與臨床測試場域。無論AI在個別領域的能力是否勝過人類,高階系統應該以讓人類生活變得更幸福、朝向平衡社經地位與解決照護資源不平均,更是價值所在。傳統產業是社會發展的利基,勢必是創新發展的基底,而未來軟體產業與既有產業的硬體整合、以軟體為服務,都是可能的新模式與概念。 

AI實現急重難罕在醫院與小病在宅醫療 

AI改變了生活、學習、醫療模式,台北醫學大學附設醫院副院長張君照認為,台灣未來醫院會極小化,只有急重難罕病症才會到醫院,已經可以預見,未來不太可能再蓋幾千床的醫院。

在AI技術持續突破與應用快速進展之下,看好未來搭載人工智慧的智慧診斷系統能實現在宅診斷。病人在家裡輸入基本資料、掃描不舒服的地方,系統能讓病人在家就瞭解80%的身體狀況,到醫院時,醫護人員可以協助快速轉診與安排進一步治療。

AI輔助教學門診的情境已出現:醫師在診間看診,AI系統提供可能診斷的同時,學生也下診斷,在旁的老師根據這2個診斷給建議與討論,不僅縮短學生的學習歷程;診間外,學生也可以與同學互相模擬病人、互相學習。

針對醫療與科技合作,是否可能讓醫療產業許多任務被取代,張君照則是認為,未來的醫療產業一定會有更多的科技軟硬體協助,就舉過去驗孕與一些細菌感染,都必須到醫院才能檢測,然而現在人人都可以在藥局與藥妝店購買驗孕棒,在家快速驗孕。也因為現在醫療物聯網設備越來越多,產業類別也越來越豐富和完善,未來居家的醫療照護檢測,都相當令人期待。

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。
精通中英德語,熱愛挑戰與Swing Dance。
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