醫學系 曾柏諺

▌前言

隨著人工智慧（Artificial intelligence, AI）技術高速發展，AI 已在各個領域被廣泛運用，為產業與生活創造價值與提供便捷。醫療領域也受其影響，在診斷、預防、管理等部分帶來創新與突破的機會。然而，AI的應用也帶來一系列的挑戰與問題，亟需被解決與預防，因此對於AI的認識與了解也成為目前重要的課題。

▌人工智慧在醫藥領域的應用

人工智慧是一種基於機器學習演算法和神經網絡的資訊科學工具，主要通過使用大量數據訓練模型，使電腦能夠模擬人類的思考與決策模式。由於AI在效率、自動化、資料彙整與分析上有一定優勢，使其在醫藥領域的應用上有不可限量的潛力[1]。
以下將會以運用方向作為分類依據，對目前AI在醫藥領域的具體應用進行介紹。

一、醫療診斷與監測
AI 輔助診斷是目前最受矚目的研發方向，無論是以數值為主體的檢體化驗與生命徵象、或是以波形特徵進行判斷的心電圖，甚至是以圖像異常變化為依據的各類醫療影像（如：電腦斷層CT、核磁共振MRI、超音波、眼科影像與病理切片等），均有高效且準確的AI輔助診斷系統案例被成功研發。[2]如中國附醫開發出的AI輔助急性心肌梗塞臨床決策支持系統，就透過物聯網（IoT）技術，將便攜式心電圖儀與AI系統連接，實現遠端與自動化輔助診斷，將原先只能在醫院實施的心電圖診斷擴增至救護車上並縮短診斷流程，使偏遠地區與非典型心肌梗塞患者得以盡速接受心導管治療。[3]除了單一項目的輔助診斷外，許多機構也開發出可彙整病患綜合資訊並進行自動化告警的監測系統，以全天候協助醫護人員確保病患安全。如台中榮總就攜手大專院校開發出Zoe智慧重症系統，透過分析患者各項數據變化，進行自動化分析與預警，讓醫療團隊能及早介入急重症病患，避免疾病惡化與危及生命。[4]

二、遠距與居家醫療
AI 也讓醫療超越時間與空間的限制，提供遠距醫療的機會。
透過整合智慧型穿戴式裝置、感測器與5G高速網路，配合AI整合與監測數據，可以讓醫療團隊運籌帷幄之中，決勝千里之外，協助偏遠地區民眾進行診療或實現居家醫療服務。同時，生成式AI模型（如GPT4.0等）也能協助患者就醫相關事項與衛教宣導，滿足遠距及居家患者及時的需求。[5]

三、醫療工具開發
AI 也促進新一代醫用工具與治療手段的開發與研究，如目前外科領域新興的達文西手術機器人即在操控輔助、實時影像處理、手術自動化與手術影像輔助等模組加入AI系統，使手術進行更便捷、高效與精準。[6]除了外科領域外，AI的加入也讓藥物研發與試驗方法有突破性發展，透過AI在反應模擬與預測效能的能力，可以大幅縮短藥物開發週期並降低研發成本，並創造更多治療的可能性。[7]

四、醫療管理、行政與研究
在醫院管理方面，AI可以分析病患與營運資料，預測人力、耗材與床位需求，以增進醫院營運效率與降低成本和碳排放。[8]在醫療行政上，透過自然語言處理(NLP)工具與生成式AI模型，也可以在病歷繕打與癌症登記等文書工作上提升效率與降低人為錯誤。[9]同時AI的大量數據解析與預測能力，也協助醫學與流行病學研究，藉此實現精準醫學與早期風險評估並提升醫療品質的效果。[10]

▌人工智慧遭遇的問題與挑戰

雖然人工智慧強大的能力可以為醫療領域帶來無限的潛力，但其仍存在許多隱患與挑戰亟需人們預防與提出解方。在倫理方面，由於AI演算法複雜且沒有明確形式，如何在使用AI醫療工具時取得患者完整的知情同意（即了解該診斷或治療概念並且同意使用）將會是一個難題。
此外，AI模型的訓練會採用大量患者資料並在訓練過程將資料內化至模型中，使患者隱私界線將變得模糊，隱私資料也有可能在有心人的惡意擷取下暴露。與此同時，AI的決策是基於訓練用的資料，因此當採集的資料集僅限於特定種族、年齡、性別、地區等侷限時，就可能出現判斷上的偏見與歧視。
在法律方面，AI的安全與有效性也是一個需要審慎面對的難題，AI的診斷與醫療行為仍存在發生錯誤的可能，在發生醫療意外時的責任歸屬仍需取得各方共識，如何兼顧AI開發與醫療安全將會是立法與監管部門的難題。
最後是在實際使用層面，目前AI醫療工具需要相關部門透過建立法規以及相關措施，降低AI模型被有心人士利用、遭受網路攻擊與患者隱私外洩等問題，才能確保患者的權利。[11,12]

▌結語

AI 從醫療診斷、監測、遠距醫療到新一代醫療工具的開發，皆帶來了顯著的突破。然而隨之而來的倫理問題、患者隱私與資料保護、演算法偏見以及法規與安全性的考量等，仍需要相關部門與醫療從業者仔細規劃與應對。而身為醫療系統的一份子，唯有積極學習AI技術與應用並了解其優勢與風險，才能好好乘著這AI的浪潮而不被其吞噬。

▌回饋表單

https://www.surveycake.com/s/BaQ8o

▌資料來源

  1. Bekbolatova M, Mayer J, Ong CW, Toma M. Transformative Potential of AI in Healthcare: Definitions, Applications, and Navigating the Ethical Landscape and Public Perspectives. Healthcare. 2024;12(2):125. doi:10.3390/healthcare12020125
  2. Rajpurkar P, Lungren MP. The Current and Future State of AI Interpretation of Medical Images. New England Journal of Medicine. 2023;388(21):1981-1990. doi:10.1056/NEJMra2301725
  3. 大數據與人工智慧發展 – 中國醫藥大學附設醫院.http://www.cmuh.cmu.edu.tw/CMUHPages/BigDataAndAI
  4. SNQ 臺中榮總AI智慧重症系統預警，提升加護病房重症照護品質｜SNQ 臺中榮總AI智慧重症系統預警，提升加護病房重症照護品質｜台灣醫療科技展. https://expo.taiwan-healthcare.org/zh/snq/0s5c6an2sqmxcsun
  5. Amjad A, Kordel P, Fernandes G. A Review on Innovation in Healthcare Sector (Telehealth) through Artificial Intelligence. Sustainability. 2023;15(8):6655. doi:10.3390/su15086655
  6. D’Ettorre C, Mariani A, Stilli A, et al. Accelerating Surgical Robotics Research: A Review of 10 Years With the da Vinci Research Kit. IEEE Robotics & Automation Magazine. 2021;28(4):56-78. doi:10.1109/MRA.2021.3101646
  7. Ali KA, Mohin S, Mondal P, Goswami S, Ghosh S, Choudhuri S. Influence of artificial intelligence in modern pharmaceutical formulation and drug development. Futur J Pharm Sci. 2024;10(1):53. doi:10.1186/s43094-024-00625-1
  8. Ueda D, Walston SL, Fujita S, et al. Climate change and artificial intelligence in healthcare: Review and recommendations towards a sustainable future. Diagnostic and Interventional Imaging. 2024;105(11):453-459. doi:10.1016/j.diii.2024.06.002
  9. Mohammad A. Asiri ADA, Abdulaziz Abdullah Almoudhi TMA. AI-Driven Decision Support Systems: Transforming Hospital Management Strategies. Journal of International Crisis and Risk Communication Research. Published online December 18, 2024:180-203. doi:10.63278/jicrcr.vi.2378
  10. Gupta NS, Kumar P. Perspective of artificial intelligence in healthcare data management: A journey towards precision medicine. Computers in Biology and Medicine. 2023;162:107051. doi:10.1016/j.compbiomed.2023.107051
  11. Gerke S, Minssen T, Cohen G. Chapter 12 – Ethical and legal challenges of artificial intelligence-driven healthcare. In: Bohr A, Memarzadeh K, eds. Artificial Intelligence in Healthcare. Academic Press; 2020:295-336. doi:10.1016/B978-012-818438-7.00012-5
  12. Bouderhem R. Shaping the future of AI in healthcare through ethics and governance. Humanit Soc Sci Commun. 2024;11(1):1-12. doi:10.1057/s41599-02402894-w