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因应不同环境状况 AI医疗系统设计需以人为本

台北荣民总医院副院长陈适安表示,AI不能只是冰冷科技,需要与环境结合提供有温度的服务。

医疗直接涉及人体安全,需要极高度的专业,对各类设备与器材的认证也十分严苛,因此与其它产业相较,医疗体系一直以来相对封闭。后期e化概念进入医疗产业,现在多数医院都已拥有HIS系统,近年来AI再次成为热门议题,台北荣民总医院副院长陈适安指出,透过AI运算法的辅助,医师诊断将可更精准。

陈适安表示,AI对医院门诊的协助主要在于前段诊疗判断,例如近期已有科技团队研发出AI医疗影像侦测技术,可在20秒内就找出脑部肿瘤,与过去往往需要耗费数天才能看到报告的流程相比,新技术全面提升了问诊效率,其它应用如心脏科的心房颤动检测,也可透过AI侦测出颤动部位,让医师在电烧手术前先一步掌握状况,并准备适用的手术器械,手术后也可大致判断出复发的机率。

在城市的大型医院中,AI先一步判别医疗影像的做法,可缩短医师诊断前的准备时间,让看诊更精准有效率,资源有限的偏乡地区,AI则可解决小型医院人力不足的问题。近期台湾医界就推出侦测青光眼的AI系统,让系统先侦测病患的眼球状况,医师再继续之后的治疗,除了青光眼之外,现在偏乡地区中的老人比例偏高,骨折、心脏等老年人容易出现的病况,都是AI容易判别的影像资料,因此AI医疗系统在此类地区非常适用,除了可协助当地医师诊疗外,若需要转诊,接手的医疗院所也可掌握病情,加快诊疗速度。

不过陈适安也指出,AI目前在医疗领域中,仅止于资料提供的辅助角色,之后的疗程与照护,仍要由医护人员按照既有的医疗流程进行。对医护人员来说,AI会是未来工作的有力助手,因此使用者必须了解此工具的准确性、敏感值与特异性等功能的极限,尤其是不同疾病各有其不确定病因,使用者不能全然信任AI演算结果,仍必须以自己的专业做最后的判断,才能确保疗程的精准度。

而从发展现况来看,陈适安表示,AI带来的智能医疗趋势,已为政府与国内各医院所重视,荣总对此也相当积极,现在已有超过80个计画在进行,启动时程也不一样,有部分已经上线使用,所研发的涵盖面向则包括各科别与医院营运管理机制,除了院内自己推动的计画外,荣总也与科技部、阳明大学、北护大与台清交等官、学机构合作,汇集台湾各处的力量,将智能化落实在医疗场域中。

至于智能医疗的系统功能需求,陈适安指出,各医院甚至是各医师会因应个人认知、态度、习惯而不同,因此系统在设计阶段,就必须视应用场域而有差异化设计,以前面提到的偏乡地区为例,主要功能会是病患生理信息的先行筛检,因此所需要的功能就必须侧重于此。而且就算开发完成,在上线使用时,也需要审视其适用性,确认可行性后再经过不断的微调才能实际使用,荣总之前所研发的门诊系统,也同样经过严谨的评估,还必须尊重各医师的使用意愿,因此目前仍未全面应用于各科别,不过他也认为,包括AI在内的智能医疗已是大势所趋,应用比例将会逐渐升高。

要让智能医疗系统顺利落地,陈适安认为目前关键在于医学与科技两大领域的集成,彼此的专业语言必须能沟通,才能开发出符合实际需求的产品,为此现在已有医师进入学校研读信息电机学系,成为推动智能医疗的最佳力量。他进一步指出,医疗的专业性虽高,但面对的都是大众百姓,从另一个角度来看,是最接地气的服务业,因此服务质量相当重要,系统所有的功能都要让民众有感,AI在医疗产业的应用不能只是冰冷的科技,而必须是有温度的服务,如此才能为医疗业者与民众接受,进而提升系统可用性,让医疗产业走向智能化。

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