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智慧醫療未來發展 賴飛羆:AI的時代已然到來

  • 蔡騰輝
臺灣大學生醫電子與資訊學研究所教授賴飛羆。蔡騰輝

在醫療的世界中,科技一直扮演不可或缺的角色。若能透過人工智慧(AI),提升醫療的速度與正確性,那麼將是全人類的福祉。目前,人工智慧已經多所應用在影像診斷與資料學習的領域當中。

AI人工智慧除了應用在病理科醫師的影像診斷以外,臺灣大學生醫電子與資訊學研究所教授賴飛羆指出,目前影像醫學科、心臟科、腦科、眼科都有相關應用。透過電腦判讀,醫師可以更快速看出患者的患部是否有感染情事。另外,透過CT、MRI、心導管等醫學技術所拍攝出來的影像,也能有效率地判斷血管有無鈣化的狀況發生。各種感染位置、腫瘤大小也都能夠透過人工智慧技術精準判斷。

人工智慧的發展需要醫師和專業人員透過與系統不斷地訓練、參數設定和調整、病理圖片學習等過程,才能有效且正確判別症狀。在AI輔助診斷的過程中,賴飛羆表示,依照醫師與AI系統的互動學習過程,可以分為兩種模式。第一種比較耗時,需要醫師在每一次的病理圖分析過程中,仔細告訴人工智慧系統,怎麼樣的圖片代表何種腫瘤。又或者怎麼樣的圖片代表第幾期的腫瘤。透過這樣仔細的「學習過程」,大約讓系統學習超過三萬張的圖片,就能夠有成熟的自動判讀結果。相對於第一種極為仔細的學習方法,第二種則省時很多,醫師僅需要告訴系統,當下判讀的圖有沒有腫瘤即可。然而,透過第二種方式,系統則需要學習超過三十萬張圖,才有可能達到95%的正確率。

不僅人工智慧(AI)在醫療現場的應用越來越多,由於科技發展得越來越快,病患與市場對於醫療診斷的速度要求也越來越高。病例擷取速度與各醫療院所之間的資訊互通也顯得日益重要。若能從病患過往病史分析,加上現在就診當下的資料協合診斷,將大大提高診療正確度與精準度。

對於日前美國電腦公司蘋果透過Health Records讓病患能夠將病歷帶著走,且已經獲得75個醫療組織支持的狀況,賴飛羆說,現在台灣健保署已經建置My Health Bank 資料庫。此外,雖然整體國家與市場的病例資料龐大,需要很大的資料儲存空間。但仍不可忽視病例詳細度的重要性。除了可以在診斷的當下,提供醫師最詳細的資訊,作為醫療指示決策的依據之外。另一方面,在正當的取用狀況下,將可以提供醫療教學與學術研究之用。目前每一位病患在門診接受醫師診斷的時間大約三到五分鐘,在這麼短的時間之內,要閱讀大量病例與現有數據,提供快又正確的診斷,對於醫師來說,本就是一件需要極高專注力與時間的任務。若未來AI能夠快速讀取病例,並且幫忙醫師統整出病歷大綱,也許就能提升整體電子病歷的智慧化程度。

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