12月專欄-人工智慧(能)在精準醫學之實質的角色

人工智慧()在精準醫學之實質的角色

A Substantial Role of Artificial Intelligence in Precision Medicine

李英雄 編著

 

眾所周知在西元2015年,美國前總統歐巴馬(Barack Obama)帶頭率先啟動發展《精準醫學計畫(Precision Medicine Initiative)》,背後的中心思維,各方解讀不盡相同,但依本人的臆測,歐巴馬總統是在探索尋求「現代醫學轉型」的突破口。因此,就以《精準醫學計畫》作為攻堅利器來衝破固若金湯的現代醫學堡壘。根據全球會計巨人PWC(台灣的分行是資誠聯合會計事務所)調查全世界主要醫療產業有92%咸認「精準醫療」是未來的趨勢,並且有84%的醫療企業將其列入主要的發展目標。因此,近3-4年來,精準醫療相關的產業是風起雲湧、百花齊放,海嘯般的浪潮是席捲全球,頓時為醫療/健康產業帶來全新風貌的變革。當然科技業不會錯過精準醫療的商機,其中美國IBM公司可謂是落實精準醫療的始祖,推出的華生超級電腦(),除了協助臨床醫師的診療工作外,尚能收集獲取來自穿戴式健康裝置和各種檢測的數據做精確的分析,提供診療的參考與依據。

《AI奠基高分辨精準醫學》

原本歐巴馬總統倡導的精準醫學是以「基因體(組)學(Genomics)」作為科學哲理根基(Scientific Philosophical Foundation)來實現個人(性)化醫療(Personalized Medicine),事事難預料,最近三年來,沉浸式人工智慧(能)(Artificial intelligence,簡稱AI)技術的突破性進展,結合數位(字)技術(Digital technology)產生的大數據(Big Data),並透過物聯網(Internet of Thing,簡稱IOT。AI與IOT結合稱為AIOT)與雲計算(Cloud computing)直接或間接地介入醫療/健康產業,促使基因體奠基的精準醫療百尺竿頭、更上一層樓,邁入本人所新創的名稱《AI奠基高分辨基準醫學(AI-Based High-Resolution Precision Medicine)》的新境界,提供超精準高優質價值導向的個人化醫療。

 

當前全球新一輪的健康/醫療產業革命正蓄勢待發,從科學哲理到技術發展以至轉譯(化)應用,AI是其中最活躍的領域之一,《AI精準醫學/醫療》儼然成為「大健康」產業的新趨勢,預估未來5-10年《AI奠基精準醫療》將成為大健康產業的超級巨星,大健康產業亦將邁入新的藍海。

《AI奠基精準醫學之教育》

AI是全球化跨科學領域甚至跨界的科學探索工程,因此醫學是無法亦不能拒絕浸入式AI領域的奧林匹克(Olympicus)—奧林匹克大會的基本精神 : 在奧林匹克大會重要的是不在於勝利,而在於參與。人生至要的事情不在於征服,而在於好好地奮鬥。因此,《AI+醫學教育》更不能閉門造車,醫界同道應同心協力來共襄盛舉,之後並做庶民的推廣。

 

AI圖像辨識系統經諸多證據確定能夠及時提供醫師做決策的輔助,並快速地做出精確的診斷,對於急性病症的處置亦可以爭取黃金的時效,達致快速、精準、安全、有效的健全完善之治療。根據美國的調查分析報告,美國的醫學影像圖片年增加63%,而中國大陸是30%,可是影像分析醫師僅成長各為2.2%和4.1%,是嚴重的不足。因此,培育一批「AI+醫學教育」的種子教師是一件刻不容緩的醫界大事。中國大陸於今年(2018年)已經出版《人工智能基礎(高中版)-Fundamentals of Artificial Intelligence》教科書,共有9個章節,不僅重視人工智能的原理介紹,更加專注這些原理的轉化應用,內容涵蓋圖片識別、語音識別、視頻識別、電腦寫作及深度學習等。《2018世界人工智能大會(World Artificial Intelligence Conference)》於2018年9月17日在中國上海隆重揭幕,最值得關注的是在開幕的首日,由中國大陸的清華大學、復旦大學、香港中文大學、新加坡南洋理工大學、美國麻省理工學院(MIT)等學校共同倡議設立《全球高校人工智能學術聯盟》,朝建立《人工智能科學委員會》機制、推動AI國際學術交流、產學合作及孵化AI企業等面向進行合作。由這兩件事的啟發,足見中國大陸是野心勃勃,奢想在AI領域充當全球的領頭羊。回顧台灣的學術教育界,雖然表面上看來不能說沒有積極地推動AI領域的教學與育才,但總覺得欠缺系統性的策略與完整性的設計及健全的輔助配套措施。至於「AI醫學教育」在台灣的高等醫學院校更是付之闕如、乏善可陳了,也因此撩起我亟欲完成一本逾十萬字數的《AI精準醫學》教科書,敬請諸君拭目以待。

《AI醫院之三位一體的概念》

沉浸式的AI技術正無孔不入侵襲醫療/健康產業,它是決定未來醫療機構發展的關鍵,但要構建名符其實真正的AI醫院並非只側重AI的應用層面,而是要具備「AI三位一體」的概念,否則就虛有其表,徒具虛名了。所謂AI的三位一體概念是要融合思維(Idea)、能力(Capality)和倫理(Ethics)於一爐。在智慧(能)醫院服務的人員不論是直接或間接參與醫療行為者都需要有AI思維了解AI基本的科學哲學原理深知AI能力對應用的潛能有所認識與熟悉遵守AI倫理,至今尚無國際共識的AI倫理規範與準則,因此,在醫療院所從事AI相關的科研工作和臨床試驗都應該恪遵醫學倫理委員會(Institutional Review Board,簡稱IRB )的監督與管理。

 

AI 的演算(algorithm)過程都是不透明的黑箱作業,潛藏無法預知的不確定性(uncertainty),一旦啟動運作,即使是AI的設計工程師亦難以預測發生的後果,因此,在醫療機構內從事AI相關業務的人員必須對《AI三位一體的概念》有基本的認識與了解,才可避免對就醫的顧客造成不良的副作用。

 

創建AI醫療平台,覆蓋社會大眾是台灣醫界一件刻不容緩的大事,茲簡述於下 :

  • AI奠基健康0服務平台 : 這個平台建構的目的是面向政府的衛生醫療相關單位和各級醫療機構收集病歷等資料數據,透過AI技術找出關鍵的特徵,經由整理統合分析建構一個公共的大數據庫(Big Database),從而提高政府公共衛生的服務與管理效率。
  • AI醫療助手的培訓平台 : 這個平台建構的主要的目的是培訓具有AI技能的醫師幫手或助理師,涵蓋各專科與專病,協助醫師的診療工作。

《AI在精準醫療庶民化之角色》

在各國政府訂定的法令規章之嚴格控管限制下,不論是基因體(Genomics)或人工智能奠基的精準醫療向來都是頂級醫療機構造福就醫顧客的專利,只有醫院內的學有專精之醫師和專業技術員等才能享有特權使用AI相關的工具、開立檢查單及核發檢查報告,即使是生技企業公司的專業技術員亦不能踰越政府的法規,否則就違法究責。可是近幾年來,由於浸入式AI領域廣泛地介入健康/醫療產業,背後擁有巨大的商機,根據報告,美國有39%的健康照護產業正投入龐大的資金從事AI、機器學習、大數據分析等技術的研發。因此,一向是全世界最嚴謹的美國食品暨藥物管理局(the US Food and Drug Administration,簡稱US FDA )開始正視AI醫療/健康產業潛在的無限商機,採取彈性的開放措施,積極鼓勵創新AI產品作為醫療與健康照護的常規檢查與診療,目前已有AI圖樣辨識診斷糖尿視網膜病變的產品(iDXDR)經US FDA核准上市販售,這項檢查報告可不必假手經由醫師的背書,可直接由研發產品的企業公司行號釋出發送檢查報告。美國FDA這項開先河的創舉將對醫療與健康照護帶來巨大的衝擊,改變整體的醫療生態系統(Medical Ecosystem)的運作商業模式(Operating Business Model)。不僅如此,在大勢所趨之壓力下,美國FDA不得不對「23 and Me」企業公司開放准許直接銷售消費者(Direct-to-Consumer)的十幾項遺傳/基因檢測產品,尚還在陸續增加,此外,自己動手做(Do-It-Yourself,簡寫D.I.Y)檢查的風氣逐漸的興起,這些接踵而來的事件之背後誘因,無可否認當然是潛在的巨大商機,據估計健康/醫療產業,單就美國一年之商機可達3.52兆美元的天文數字。至於全球健康醫療市場有多大? 根據世界銀行(World Bank)和Deloitte等機構預估在西元2017年的商機就高達8.6兆美元,也難怪企業團體公司行號爭先恐後投入巨資,從事研發新產品上市販售牟取暴利,真是人為財死啊!

 

總之,AI奠基精準醫療的拓展,運用物聯網、遠端監控、行動裝置、雲計算(Cloud computing)等先進技術,並結合大數據從事線上諮詢與遠距醫療(Telemedicine)的服務,發展出未來醫療的新商業模式,並進而延伸出無遠弗屆的遠距(遠端)醫院,嘉惠窮鄉僻壤的群眾,創造出各種五花八門的新商機、新市場及新運用。預料未來5-10年,人工智能產業在智能醫療院所,甚至居家護理安養等領域的應用將會逐漸步入高度發展的產業階段。雖然,整體而言,AI奠基精準醫學的介入醫療/健康產業驅動醫療/健康照護(Medicare/Healthcare)的普及化是件好事,但產生的亂象若不嚴格的管理,後果將是害多於利,政府有關部門理應提早制定法規準則好讓產業界有所遵循,對廣大的社會群眾善盡保護的責任。 AI是精準醫療庶民化的背後推手,居實質的關鍵角色,好好的善用將為醫療/健康照護帶來全新風貌的變革與轉型,加速「破壞式創新醫療(Creative Destruction of Medicine)」的來臨,嘉惠芸芸眾生、普羅大眾,拭目以待吧!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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