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医疗AI与指引天枰 速度与适切性孰轻重

台湾不少医疗院所已真实尝试使用医疗AI,系统与临床之间的微调持续进展中。廖志颖

医疗人工智能(Medical AI)以速度、精准度、决策辅助等特色与主打功能,协助医师提供更细腻且深入的医学诊断服务,然而在医疗大数据探勘、分析、应用的过程中,设定具体目标、与单位的流程及治疗专长结合,都将是医疗AI帮上忙的核心关键。 

医疗AI资料分析与医学指引之拿捏

以癌症肿瘤科的医疗AI应用来说,IBM Watson for Oncology目前资料导进导出,仍在早期阶段,系统消化与分析出来的信息,整体尚无法完全满足台湾医师的需求,也因此,有些时候即便有建议与资料产出,医师仍旧照著原先的医学指引(Guideline)执行,一般而言仍较为信任医师的综合判断。

卫福部台中医院放射肿瘤科主任廖志颖分享,这都与医师的专业养成过程有关,医学院的训练就是人跟人之间不断沟通,进而产出结论与做法;要有一套系统取代或是胜过医师的综合性判断,可能还需要不少时间。医疗比较不像制造业,计算机给的推论参考价值高,却无法完全取代。攸关人命的决策,需要有更加稳定的基础。

智能医疗落地快速

目前不少医疗机构积极导入智能医疗解决方案,尤其是新设的单位,包括全新建立的新大楼、新手术室、新检查室,比较容易全面规划数码流程。廖志颖坦言,在中部看到不少软件开发与影像辅助诊断的方案。

此外,象是流程改善、院内系统、病房智能化、精简门诊报到程序等,也都可以用数据串联的方式,包括台中医院、中国医药大学附设医院、台中荣民总医院,都有不少软件开发与外部合作计画。

计算机系统提升预测效率

目前单位也在做电子症状回报系统,希望提升癌症治疗病人的全方位照护,比方说,如果病人体重大幅度下降时,营养师可提早介入,有机会让化学治疗、放射治疗、免疫疗法副作用的管理更系统化且自动化,诸如国外藉由特异症状来预测肺癌的复发率。

目前系统已开放他医院医师共同申请使用,全台病人也能登入,其它医院医师向台中医院申请帐号,就可以开始检视与管理自己的病人。也因为这些涉及个人资料,因此如知情同意、病情保护、个人资料保护法、HIPAA、GDPR等文件与条文正在陆续建置当中。

延伸阅读:医疗人工智能NLP系统 陈俊佑:诊断更全面但仍有局限

蔡腾辉

DIGITIMES电子时报智能医疗主编蔡腾辉Mark Tsai
专注研究智能医疗产品技术服务导入场域时,所遇到的困难症结与如何克服要点。
精通中英德语,热爱挑战与Swing Dance。
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