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導入語音助理 減少醫護負擔

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張小玫、STPI科技政策研究組 發表於 2019年1月2日

圖、導入語音助理 減少醫護負擔

 
 
根據研究,AI提高醫療效率的潛在比率達30~40%,可減少近5成的成本,以美國為例每年可減近1500億美元的美國醫療支出。尤其,台灣健保資源被廣泛濫用與浪費,可以藉由AI導入而改善。而且,可以從上游新藥開發就進行AI協助產品開發的模式,依據早期臨床試驗的資料預測藥物分子通過臨床試驗的成功率,將顛覆傳統的新藥開發流程。
 
智慧醫療產業須跨產業整合,將改變醫療品質及服務再進化。例如:華碩與IBM Watson合作推出AiNurse虛擬照護機器人,結合人工智慧技術引導病人進行血壓量測,提供基本判讀回饋與衛教資料,降低護理人員負擔;以及透過華碩Zenbo智慧機器人發展多元陪伴與照護應用等。Google DeepMind與英國眼科醫院合作標註視網膜掃描影像中的病變區,訓練AI能正確辨識青光眼等疾病,以協助醫師能早期診測出發病率。谷歌旗下Medical Brain智慧醫療團隊,開發了一種新的人工智慧演算法應用於醫療預測,可以預測很多種患者的結果,包括他們可能的住院時間、再次住院的概率以及短期內死亡的概率。還有,使用AI語音助理可減少醫護人員的文書作業。倫敦的AI新創BenevolentAI採用深度學習軟體在 NVIDIA DGX-1 人工智慧超級電腦的輔助下,解讀和分析大量資料,在一週內確定了 5 個萎縮性脊椎側索硬化症的候選藥物,過去這個過程可能須花費數年時間。他們利用深度學習和自然語言處理技術來解析巨量生物科學資訊,包括基因、藥品、專利資料等等,再加上每天讀取逾萬件生醫期刊和資料庫,以改進藥品研發的過程。
 
然而,實施AI時必須優先考慮數據品質,因為“不良數據”可能導致一連串不準確的臨床數據使患者處於危險之中。尤其,在非結構化數據上訓練機器學習算法相當具有挑戰性。
 
區塊鏈應用於健康醫療方面,利用多中心或去中心化、無法篡改、低成本及能進行複雜的智慧契約管理能力,將可應用於五大方向。包括:(1) 允許個人掌握自己的醫療歷史紀錄,包括醫療病歷、手術紀錄及基因數據等。(2)醫療保險的應用,提升患者、醫院、保險業者之間的服務效率,降低人力與管理成本,同時也提高了理賠詐欺的可能。(3)醫療供應鏈金融,包括採購醫療設備和藥品所產生文件驗證、融資租賃和供應鏈流動控管。(4)藥品的防偽應用。消費者在購買藥品通過個人數據的分享上傳將購買過程透明化,藉區塊鏈確保藥品的合法性,同時滿足監管需求。(5)臨床試驗的應用。利用區塊鏈進行記錄及管理藥物研發過程、眾多試驗患者的實驗結果數據,降低試驗成本。
 
醫師於AI時代扮演重要角色。AI不會取代專業醫生的地位,而是將臨床醫生的專業知識與AI智慧相結合的機會,從大量數據訓練的預測模型,經過良好校準結果的機率估計值,醫生就可優先為風險最高的患者進行適當地治療。
 
由於,醫療產業有30%高毛利、高附加價值及強烈需求等特性,已吸引國際ICT科技大廠投入,尤其成為我國PC及手機業者轉型的新藍海。還有,台灣擁有全球領先的資通訊產業,台灣醫療水平位居亞洲第一、全球第三,更可貴的是台灣擁有健保資料庫的數據金礦優勢,使台灣是發展數位醫療與人工智慧的最好機會。充分運用AI醫療,人人都有醫療權利,更不會有虧損累累的健保制度。

(作者是國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心研究員)

 (本文刊登於經濟日報2018/12/29)


 
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